人工知能技術が急速に発展する現在、データインテリジェンスは企業の核心的な競争力の鍵となっています。しかし、大規模モデルの「幻覚」問題が頻繁に発生し、マルチモーダルアプリケーションがデータのボトルネックによって制限されている一方で、企業のプライベートな知識の活用においても課題が残っています。このような業界のニーズに対応するために、同方知網数科はAIKBaseベクトルデータベース管理システムV2.0を正式にリリースしました。この製品は、AIに対してより賢い「データ脳」を提供し、スマートなデータインフラストラクチャーを再構築することを目指しています。

AIKBase V2.0は、検索型とベクトル型の両方の利点を備えたマルチモーダルデータ管理システムであり、国産の自主制御性、多様なデータの統一管理、ミリ秒単位のベクトル検索、正確なベクトル・スカラーフュージョン検索、および分散クラスターエクスパンションなどの5つの主要な特徴を持ち、大規模モデルを全面的にサポートし、あらゆる業界がスマート化するのを助けます。

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特性に関しては、AIKBase V2.0の柔軟な埋め込み機能と多形式対応の検索エンジンにより、任意の大規模モデルに簡単に適応でき、RAGや知識強化などのシナリオでデータリンクを確立します。このシステムは鲲鵬、飛騰CPU、統信、麒麟などの国内システムを全面的にサポートし、国家の情報技術創新品質基準に適合しており、企業のデータセキュリティに対して二重の保証を提供します。また、さまざまな主流データベースのデータ移行をサポートし、非構造化データを知的「翻訳」してデータウェアハウスに統一して保存することが可能で、新しいデータの挿入や古いデータの更新でも迅速な操作が可能です。さらに、AIKBase V2.0のベクトル・スカラーフュージョン検索技術により、ベクトル、スカラーや全文検索を自由に組み合わせることができ、億単位のデータ量でもミリ秒単位の応答が可能で、「意味」を正確に理解できます。その分散クラスターアーキテクチャは拡張が容易で、大規模なデータに適した弾性アーキテクチャをサポートし、高パフォーマンスの検索と高信頼性のサービスを同時に確保し、業務の成長に応えます。

性能テストでは、AIKBase V2.0はオープンソースの評価ツールANN-Benchmarksとpgvector、Milvus、ElasticSearchなどのオープンソースデータベースを比較してテストを行いました。その結果、90%のリコール率での最大トランザクション数（QPS）において、AIKBase V2.0はこれらのオープンソースデータベースを上回り、データ書き込みのトランザクション数が高く、インデックス構築にかかる時間が短く、それにより「速く保存し、正確に検索し、速く反応する」という利点を示しています。

AIKBase V2.0の応用範囲は広く、大規模モデルにプライベートな知識ベースを提供し、「幻覚」を排除し、生成結果をより正確かつ迅速にすることを支援します。マルチモーダル検索をサポートし、テキスト、画像、ビデオの秒単位の意味関連付けを実現し、文章から画像を検索したり、画像から文章を検索したりするようなクロスモーダル検索をサポートします。また、AIKBase V2.0のハイブリッド検索機能は、ベクトル検索の「意味理解」と全文検索の「正確な一致」を組み合わせることで、検索結果の精度を大幅に向上させています。

現在、AIKBaseは知網製品マトリクスに深く統合され、AI増強検索、学術研究アシスタントなどの主要機能を強力にサポートしており、マルチモーダル混合検索により知識取得がよりスマートになり、ミリ秒単位の応答速度により使用体験がより効率的になります。