找到表达不同但含义相关的内容
让工艺文档、故障记录、产品图像和语音材料按语义或视觉关系进入检索，不再只依赖目录和关键词。
企业向量数据库
TensorDB
让企业的文档、图像与语音，成为 AI 可持续调用的数据
TensorDB 组织向量、业务字段与原始数据的映射，为企业知识检索、多模态搜索和智能应用提供可扩展、可运维的检索服务。爱可生进一步承接数据处理、模型连接、部署与生产运行。
知识检索、多模态搜索与智能应用相似结果与业务条件共同查询扩展、高可用与运维保障
TensorDB 产品关系示意从企业数据到业务应用
业务应用
企业知识检索按问题找到相关资料
相似图像查找从历史数据发现近似对象
智能推荐与发现连接用户、内容与业务条件
数据与模型处理、切分与向量化
→保留原始数据关联，生成可比较的高维向量。
企业向量数据库TensorDB
→完成相似检索与业务条件过滤，把相关对象返回给上层应用。
检索服务相似结果与原始依据
把相关对象和业务字段返回给上层应用。
企业数据
文档与知识规范、工艺、手册、记录
图像与视频产品、缺陷、现场资料
语音与业务信息音频、文本和结构化字段
生产保障
计算与扩展按规模、并发和延迟目标配置能力
扩展与高可用支撑规模与连续性目标
数据库管理平台监控、告警与运行管理
业务价值
为什么企业 AI 需要向量数据底座
企业资料进入 AI 应用，不只是完成向量化，还要让数据能够被找到、符合业务条件，并在生产环境中持续可用。
把相似度与业务条件一起查询
在相似结果上继续结合时间、设备、产品、组织或权限字段，让结果符合真实业务要求。
应对持续更新的数据与访问负载
数据和模型变化时持续更新索引，并根据规模、并发和延迟目标配置计算与扩展能力。
让 AI 检索服务持续可用
把高可用、监控、告警、备份恢复和技术支持接入生产运行，让 AI 应用长期有数据可用。
应用方向
让向量检索进入不同的业务工作
从企业已有的知识、图像和业务内容出发，先判断哪些查找与发现工作值得用真实数据验证。
从大量资料中找到与当前问题相关的依据
让规范、工艺、设备手册、故障记录和经验文档按语义关系进入检索，为企业知识库或智能助手提供可检索的内部资料。
业务变化：减少只靠目录和关键词反复翻找
用现场图像查找相似产品、缺陷与历史记录
把图像特征与产品、设备、批次等业务字段共同查询，帮助工程或质量人员发现可参考的历史对象。
业务变化：让视觉相似关系进入复核与追溯
让推荐和智能应用持续使用企业最新数据
依据用户、内容和上下文相似性发现候选对象，并通过业务字段进一步过滤，为上层应用提供稳定检索服务。
业务变化：把一次模型试验变成可更新的数据服务
技术能力
让非结构化数据形成可检索、可追溯的结果
TensorDB 位于数据与业务应用之间，组织向量、业务字段和原始数据映射，并按查询与生产要求配置索引、计算和运行能力。
保留语义与原始依据
对文档、图像、语音和业务字段进行清洗、切分与关联，让后续结果仍能回到原始对象。
形成：可持续更新的数据单元
把内容映射到可比较空间
连接适合数据类型与任务的向量化模型，将语义、视觉或声音特征转为高维向量。
形成：向量与业务对象映射
相似检索与业务过滤共同查询
组织向量、标量和元数据，根据召回、延迟、规模与更新要求选择索引和计算方式。
形成：相关对象与业务字段结果
结果进入知识、搜索与智能应用
上层应用取得相似内容和原始依据，再结合业务规则、权限或大模型形成最终交互。
形成：可追溯的应用数据服务
TensorDB 负责什么向量数据组织、索引、检索、混合查询、扩展、高可用和数据库运行。
落地还需要连接什么原始数据设施、数据处理、向量化模型、权限与上层业务应用。
相似与业务字段共同查询
覆盖图像与多模态检索，并结合业务字段过滤。
技术详情
向量、标量和混合字段查询。
适配不同召回与延迟目标
根据召回、延迟、规模与更新要求选择索引和计算方式。
技术详情
FLAT、IVF、HNSW、DiskANN 与 L2、IP、Cosine 等计算方式。
利用异构资源支撑负载
根据规模、并发和延迟目标配置计算资源与任务调度。
技术详情
CPU/GPU、单机多卡、多机多卡与分布式任务调度。
支撑规模增长与持续运行
水平扩展、高可用，以及数据库管理平台的监控、告警与备份恢复。
公开验证与生态
产品能力已有公开评测与生态验证
评测、产品测试、兼容互认证、公开榜单与产业合作，为产品判断提供外部依据。
“可信数据库”评测
TensorDB 与 ActionDB 通过评测。
首批向量数据库产品测试
TensorDB 完成首批产品测试。
产品兼容性互认证
TensorDB 与智铠 50 加速卡完成互认证。
2023 向量数据库 TOP10
TensorDB 入选年度榜单。
2023 技术卓越奖项
TensorDB 与 ActionDB 获年度技术奖项。
向量数据库存储联合解决方案
双方联合发布面向行业 AI 的存储方案。
项目落地
从真实数据验证，到向量检索服务进入生产
爱可生根据业务目标连接数据、模型、TensorDB 与上层应用，并继续承接数据库运行与技术支持。
确认要改善的查找或发现工作
核对使用角色、查询方式、结果用途和当前做法，避免先建数据库再寻找业务问题。
建立数据单元与原始对象关联
连接 Hadoop、S3 或现有数据设施，根据文档、图像、语音和业务字段设计处理方式。
验证向量、索引和查询组合
选择向量化模型，验证召回、过滤、更新、延迟、规模和计算资源，确定 TensorDB 架构。
接入应用与持续运维
完成部署、应用连接、监控告警、备份恢复和支持安排，让检索服务能够持续更新和使用。
同一团队承接数据工程、模型连接、数据库与运行服务项目范围根据企业现有数据设施、模型选择、基础资源和业务应用确定。
业务目标
使用角色、查询方式与结果用途。
数据情况
类型、规模、更新方式与原始存储。
查询要求
过滤字段、召回、延迟、并发与核对方式。
运行环境
模型、应用、部署与可用性目标。
技术详情
CPU/GPU 资源。