合存向量数据库 (HetuVDB) 是由蓬莱智数团队自主研发的一款支持向量检索、向量存取的高性能向量数据库，专为提升人工智能模型数据训练效率而设计。它能够高效地存储和检索向量数据，支持相似性搜索和复杂查询，为企业在AI大模型训练加速、图像识别、自然语言处理、推荐系统、问答系统等场景赋能。HetuVDB支持GPU调用，兼容PyTorch和TensorFlow等主流框架，能够发挥CPU多核优化和充分利用闪存优势，提高查询速度和存储效率，使其在处理海量数据时保持高性能。
HetuVDB利用释放内存资源和高效的自研向量索引算法，确保在数据增长时仍能保持稳定的性能。同时，HetuVDB提供灵活的API和丰富的文档，使得开发者能够轻松上手，快速部署应用。HetuVDB通过加速AI模型的推理和训练，充分发挥GPU、CPU、SSD等硬件优势，支持高维向量数据的高效存取和相似性搜索，广泛应用于人工智能和机器学习领域，为中国人工智能产业发展提供安全、可靠、高性能的国产存储解决方案。
高维数据的计算复杂度随着数据量和维度的增加而显著提升。为了满足高效处理和快速查询的需求，向量数据库需要支持GPU等高性能计算设备，以加速计算过程，降低响应时间。
在处理向量数据时，存在精度和效率的权衡问题。高精度计算通常需要使用SSD等高速存储设备，但这可能会导致访问速度的降低。为了在精度和效率之间找到平衡，只能采用内存作为高速缓存，以提升查询效率。
- 人工智能训练
- 视频推荐系统
- 精准相似语义
- 图片搜索
人工智能训练
合存向量数据库通过充分发挥CPU多核处理能力和SSD并行读写优势，显著提升了数据写入和检索速度。在人工智能大模型训练过程中，海量的训练数据需要频繁读写和快速传输。合存数据库能够高效地将这些数据传输给大模型进行训练，显著缩短训练时间和降低成本。通过优化的数据路径和存储管理，合存数据库确保在处理大规模数据集时，依然能保持高效的性能，满足深度学习和机器学习模型对数据处理速度的高要求。
视频推荐系统
作为特征数据库，合存向量数据库在深度学习推荐系统中能够支持大规模向量和特征数据的高效读写，快速学习和分析用户的行为模式、兴趣和偏好，从而生成高度个性化的推荐结果。通过优化的数据存储和检索机制，合存数据库为视频推荐系统提供了极致的处理速度和持久稳定的性能，显著提升系统的响应时间和用户体验，使得用户能够及时获得符合其兴趣的推荐内容。
精准相似语义
合存向量数据库通过存储大量文本数据和高维度向量数据，能够精准识别和检索与输入查询在语义上高度相似的数据。利用先进的向量检索技术和优化的索引算法，数据库可以快速返回最相关的结果，极大地缩短响应时间和提高相似数据查询的准确性。这种能力对于自然语言处理、语义搜索和个性化推荐系统等应用尤为重要，确保用户在复杂的查询场景中能够得到准确且相关的反馈。
图片搜索
合存向量数据库结合自然语言处理和图片向量检索技术，使得图片搜索变得更加轻松和精准。用户可以通过文字描述或图片样本进行搜索，数据库利用高维向量表示和相似性检索算法，快速找到与查询内容相匹配的图片。无论是在电商平台、社交媒体还是内容管理系统中，合存数据库的图片搜索功能都能显著提升用户的搜索体验，提供高效且准确的搜索结果。