Deskripsi
Transwarp Hippo adalah basis data vektor terdistribusi berbasis cloud tingkat perusahaan yang dirancang untuk menyimpan, mengambil, dan mengelola koleksi besar data vektor. Ini ditujukan untuk masalah seperti pencarian kesamaan vektor dan pengelompokan vektor dengan kepadatan tinggi, dan dibangun oleh Transwarp, sebuah vendor yang situsnya lebih luas menggambarkan dirinya sebagai penyedia infrastruktur data untuk AI perusahaan dan menyatakan, sebagai angka sendiri, bahwa ia melayani lebih dari 1.800 pelanggan di lebih dari sepuluh industri.
Baca Selengkapnya
Secara arsitektural, Hippo adalah sistem berbasis cloud yang tercontainerisasi dengan multi-tenancy dan skala elastis, sehingga dapat tumbuh seiring dengan beban kerja daripada dipersiapkan sekali saja. Untuk penerapan terdistribusi, ia menggunakan algoritma Raft untuk menjaga data tetap konsisten secara kuat di seluruh kluster, dengan migrasi kesalahan dan perbaikan data untuk ketahanan pada skala besar. Keamanan ditangani melalui otentikasi pengguna berbasis SASL dan transmisi data terenkripsi SSL/TLS. Di sisi pengambilan, Hippo mendukung arsitektur multi-proses dengan akselerasi GPU dan beberapa jenis indeks vektor, bersama dengan pemartisian data dan sharding, pengambilan data secara bertahap, dan penyaringan bidang skalar vektor untuk kueri campuran, semuanya ditujukan untuk memenuhi permintaan pencarian real-time yang tinggi di atas dataset besar. Ini juga mendukung analisis gabungan multi-model, menyimpan dan mengkueri data vektor bersama dengan data relasional, graf, dan deret waktu melalui satu antarmuka terpadu, dan mengekspos sintaks kueri mirip SQL ditambah API Python, RESTful, dan Java.
Dalam praktiknya, Transwarp memposisikan Hippo untuk beberapa skenario konkret. Untuk pengambilan teks, mesin vektornya mendukung kueri semantik yang berbasis makna daripada pencocokan kata kunci yang tepat. Untuk pengambilan suara, gambar, dan video, data dapat diubah menjadi fitur vektor berdimensi tinggi untuk pencarian kesamaan, mencakup skenario seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan sidik jari video. Untuk aplikasi model bahasa besar, Hippo dapat bertindak sebagai penyimpanan sementara untuk konten yang dihasilkan LLM, secara efektif memberikan model bentuk memori jangka panjang sambil membantu menjaga data sensitif di dalam perusahaan daripada dikirim ke luar.
Tidak ada harga publik yang terdaftar di halaman produk; akses dilakukan melalui permintaan "Coba sekarang" atau dengan menghubungi tim penjualan Transwarp secara langsung, yang sesuai dengan posisinya sebagai produk infrastruktur perusahaan daripada alat yang dapat digunakan sendiri.
Transwarp Hippo paling cocok untuk tim data perusahaan dan pembelajaran mesin yang membutuhkan penyimpanan vektor khusus, mungkin bersama dengan produk data Transwarp lainnya seperti Transwarp Data Hub (TDH) dan ArgoDB; ini adalah produk terpisah yang terkait dalam jajaran Transwarp dan bukan bagian dari Hippo itu sendiri.
- KategoriBasis Data Vektor & Pengambilan
- Model HargaPerusahaan
- PenerapanCloud
- PlatformBerbasis kontainer
Fitur Inti Transwarp Hippo
Penerapan berbasis cloud, tercontainerisasi dengan skala elastis dan multi-tenancy
Arsitektur kluster terdistribusi menggunakan algoritma Raft untuk konsistensi data
Beberapa jenis indeks pencarian vektor dengan pemartisian data dan sharding
Pengambilan data secara bertahap dan penyaringan bidang skalar vektor untuk kueri campuran
Pengambilan yang dipercepat GPU, dibangun untuk pencarian kesamaan volume tinggi
Keamanan perusahaan melalui otentikasi SASL dan transmisi terenkripsi SSL/TLS
Penyimpanan dan analisis terpadu di seluruh data vektor, relasional, graf, dan deret waktu
Sintaks kueri mirip SQL ditambah API Python, RESTful, dan Java
Lapisan memori sementara untuk konten yang dihasilkan LLM
Cara menggunakan Transwarp Hippo?
Minta percobaan: Gunakan opsi "Coba sekarang" di halaman produk Hippo untuk mulai menguji.
Hubungi penjualan: Hubungi melalui "Hubungi Kami" untuk detail penerapan dan harga perusahaan.
Terapkan kluster: Siapkan penerapan tercontainerisasi dan terdistribusi Hippo di lingkungan Anda.
Ambil data: Muat data vektor secara bertahap, menerapkan pemartisian dan sharding sesuai kebutuhan.
Bangun indeks: Pilih dari jenis indeks vektor Hippo untuk skenario pengambilan Anda.
Kueri dan ambil: Jalankan pencarian kesamaan menggunakan sintaks mirip SQL atau API Python, REST, atau Java.
Kasus Penggunaan Transwarp Hippo
- Pencarian teks semantik
- Pengambilan gambar dan suara
- Memori jangka panjang LLM
- Pengelompokan vektor perusahaan
