# 海量数据库 Vastbase G100 向量版 — 完整产品文档

> 本文档整合自 Vastbase G100 向量版 Q1/Q2/Q3 三份官方文档，包含产品简介、核心技术、特性对比、架构设计、应用场景及生态适配等全部内容。

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## 目录

- [Q1 一纸阐（2025-03-19）](#q1-一纸阐2025-03-19)
  - [产品概述](#产品概述)
  - [核心技术](#核心技术)
  - [产品特性](#产品特性)
  - [客户收益](#客户收益)
- [Q2 主打胶片（2025-06-13）](#q2-主打胶片2025-06-13)
  - [产业背景：向量与AI](#产业背景向量与ai)
  - [大模型的挑战与向量数据库的定位](#大模型的挑战与向量数据库的定位)
  - [RAG检索增强生成](#rag检索增强生成)
  - [核心技术架构](#核心技术架构)
  - [产品优势对比](#产品优势对比)
  - [应用场景](#应用场景)
  - [技术性能指标](#技术性能指标)
  - [生态适配](#生态适配)
- [Q3 产品白皮书（2025-09-23）](#q3-产品白皮书2025-09-23)
  - [产品简介](#产品简介)
  - [产品特性](#产品特性)
  - [核心技术](#核心技术)
  - [核心技术详解](#核心技术详解)
  - [架构设计](#架构设计)
  - [部署方案](#部署方案)
  - [生态适配](#生态适配)
  - [典型应用场景](#典型应用场景)

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## Q1 一纸阐（2025-03-19）

### 产品概述

**海量数据库 Vastbase G100** 是一款基于 openGauss 构建兼具关系型和向量功能的高性能集中式数据库，提供完整的关系型查询+向量查询能力，通过优化存储和查询操作，提供快速、高效的结构化数据、非结构化数据原生协同管理解决方案。

### 核心技术

| 能力维度 | 描述 |
|---------|------|
| **高性能** | 1亿数据量1024维数据，召回率>99%，吞吐量>2000 |
| **高精度** | 支持向量标量联合查询、稠密稀疏多路召回提升端到端检索精度 |
| **高可用** | RTO≤10s |
| **高安全** | 自主可控，兼顾代码、产权、合规安全，支持细粒度安全管控 |
| **全场景支持** | 支持非结构化、结构化、空间、时序数据混合检索，提供软硬一体化方案 |
| **全周期易用** | 提供数据库部署、迁移、运维全生命周期工具 |

### 核心算法优化

1. **PQ量化压缩** — 通过乘积量化实现高维向量的高效压缩
2. **多路召回** — 使用语义稠密向量与关键字稀疏向量的多路召回提高结果的相关性
3. **多标签向标量混合查询** — 支持在索引中通过向量与标量同时进行过滤，提供稳定的执行效率与召回率
4. **多种算法优化** — 通过构图算法、内存布局等优化，降低计算难度，提高访问速度
5. **多种索引并行构建** — 通过多种索引和并行构建，极大提升向量查询速度
6. **原地更新** — 采用原位更新的方式，节约空间，提供高效、平稳的IO能力

### 产品特性

| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 准确度↑ | 联合RAG应用，降低延迟加快响应 |
| 算力消耗↓ | 减少实时调用，避免重复计算 |
| 存储成本↓ | 压缩高维数据，释放显存空间 |
| 检索效率↑ | 解除上下文限制，解决幻觉问题 |

### 客户收益

- 国测目录内集中式向量数据库产品，符合安可要求
- 架构简单，低硬件投入，低运维复杂度，更具成本效益
- 支持完整的SQL语法，降低学习成本，快速上手
- 支持向量与标量联合查询，满足多样化需求
- 承接国内信创生态，生态红利
- 适配主流大模型生态工具，增量适配一周内完成

### 服务支持

- 设立华北区、华南区、华中区等7大服务支持中心，覆盖30+省会及直辖市
- 设立独立的远程技术支持中心MVS、培训认证中心，及时响应用户需求

### 关于我们

北京海量数据技术股份有限公司（股票代码：603138.SH）成立于2007年，是国内首家以数据库为主营业务的主板上市企业。公司十余年来秉承"专注做好数据库"的初心，始终致力于数据库产品的研发、销售和服务。核心产品海量数据库 Vastbase 系列、海量计算Vastcube 系列、海量存储 Vastorage 系列，全栈国产化，应用满足度高，目前广泛应用于政务、制造、金融、通信、能源、交通等多个重点行业，已成为国产企业级数据库的首选之一。

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## Q2 主打胶片（2025-06-13）

### 产业背景：向量与AI

#### 向量：AI理解世界的"语言"

**向量是AI的原子单位**：
- **向量即语义**：世界被编码为向量空间中的几何关系，如"国王-男人+女人=女王"
- **跨层级一致性**：从硬件指令到上层应用，所有操作本质是高维向量的线性变换（y=Wx+b）与非线性的组合

**AI技术栈向量统一接口**：
- 硬件加速矩阵乘法、框架封装张量API、模型设计注意力机制，均以向量为统一接口
- 卷积神经网络、Transformer块、MoE（混合专家）、多模态数据集、Tokenizer、数据清洗等均以向量为核心

#### 向量数据库核心能力

- **高维向量数据管理**：将文本、图像、视频等非结构化数据通过模型转换为向量后，以向量形式统一管理多模态数据
- **相似性检索**：通过近似最近邻算法平衡精度与速度，快速找到与目标向量最相似的向量，支持亿级数据毫秒级响应
- **应用场景**：智能客服-文本、相关推荐-视频、自动识别-图片、听歌识曲-音频

### 大模型的挑战与向量数据库的定位

#### 从DeepSeek到未来：大模型的进击与挑战

**进击 — 战略领潮，头雁崛起**：
- DeepSeek现象级爆火：全球下载量登顶，用户7天破亿，HuggingFace平台最受欢迎开源模型（点赞破万）
- AI技术自主性：大国博弈关键变量
- 改写企业AI入局规则：完全开源，支持私有化部署，保留97%的精度情况下体积缩小80%

**挑战 — 算储双匮，效流梗阻**：
- **存储瓶颈**：大模型海量非结构数据高维存储难，上下文长度与tokens容量双受限
- **算力瓶颈**：海量请求实时计算代价高，反复预处理冗余消耗大
- **效率瓶颈**：传统SQL模糊查询响应速度低，暴力搜索高延迟与复杂度致可扩展性差
- **准确率瓶颈**：缺少领域隐私知识，缺少实时最新知识，召回率要求无法满足

#### 大模型幻觉问题

| 模型 | 幻觉率 | 事实一致性率 | 应答率 | 平均摘要长度（字数） |
|------|--------|-------------|--------|---------------------|
| OpenAI-o3-mini-high-reasoning | 0.80% | 99.20% | 100.00% | 79.5 |
| GPT-4 | 1.80% | 98.20% | 100.00% | 81.1 |
| OpenAI-o1 | 2.40% | 97.60% | 99.90% | 73 |
| Qwen2.5-Max | 2.90% | 97.10% | 88.80% | 90.4 |
| DeepSeek-V3 | 3.90% | 96.10% | 100.00% | 88.2 |
| Llama-3.3-70B-Instruct | 4.00% | 96.00% | 100.00% | 85.3 |
| DeepSeek-R1 | 14.30% | 85.70% | 100.00% | 77.1 |

> 数据来源：Github，更新时间：2025.02.24，使用 HHEM-2.1 幻觉评估模型计算

#### 三大瓶颈详解

**存储瓶颈 — 千亿参数"吃空"显存**：
- 模型存储压力：千亿参数模型加载需占用数百GB显存
- 用户数据淤积：用户对话日志、上下文缓存等写入请求暴增

**算力瓶颈 — GPU"挤兑"与并发"雪崩"**：
- 实时计算代价：生成单个512维向量需约1.3 TFLOPS（BERT-base）
- 反复预处理冗余：模型微调时反复预处理相同数据，占用30%+训练时间

**效率瓶颈 — 数据检索"绕远路"**：
- 检索效率低下：用户个性化数据（如历史对话）未建立向量索引，依赖传统SQL模糊查询（LIKE "%关键词%"），千亿级数据扫描耗时>10秒

### RAG检索增强生成

#### RAG定义

RAG = 传统信息检索系统（例如数据库）的优势 + 生成式大语言模型 (LLM) 的功能。RAG从外部知识库中检索相关信息，作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），增强LLM模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。

#### RAG工作流程

```
领域知识 (PDF, Word, Wiki, etc.)
  → 数据分片 (基于字数/规则/语义)
  → 语义增广 (内容总结/问题生成)
  → 嵌入模型 → 创建向量嵌入
  → 向量数据库 (存储&索引)
  → 相似性检索 (用户提问 → Top K Chunks → 重排)
  → 大语言模型 (领域上下文 + 用户提问 + 提示词模板 → 回答)
```

#### RAG端到端示例

通过原有文本与增广信息生成的多个向量对知识进行索引，通过向量数据库向上游应用提供知识召回增强，生成准确答案。

#### 向量数据库的价值

| 维度 | 传统流程 | 向量数据库优化 |
|------|---------|---------------|
| 算力消耗 | 大模型每次处理用户输入时，需将非结构化数据实时转换为向量，重复计算消耗大量算力 | 预存储机制：提前将高频数据转换并存入向量数据库，推理时直接调用 |
| 缓存加速 | — | 对热门查询结果的向量进行缓存，避免重复计算 |
| 存储优化 | 参数模型加载占显存巨大 | 高维压缩：PQ实现高维向量的低维映射；参数卸载：模型参数外存化 |

### 核心技术架构

#### 向量数据库在大模型产业架构中的位置

```
基础设施层：GPU / CPU / RAM / HDD
模型层：语音-语言大模型 / 语音-视觉大模型 / 图片识别模型 / 语言-视觉大模型 / 大语言模型 / 召回排序模型 / 多模态检测与分割大模型 / 文本理解模型
应用技术层：Tool工具 / Planning规划 / Memory记忆 / 文档加载与解析算法库&模型 / Split算法库 / Embedding模型 / 问题改写模型 / 检索算法库 / 重排模型 / 全参数微调 / 高效参数微调 / 有监督微调 / 提示微调 / 指令微调 / 检索增强生成（RAG）
应用层：智能助手 / 文档校对 / 智能辅导 / 疾病诊断 / 金融风控
```

#### 向量数据库的核心价值

- 存储私域知识，为模型提供领域信息的同时保障数据安全
- 管理用户上下文，缓存信息，提供持久、长记忆能力
- 提高召回率，具备复杂语义理解能力，为模型推理提供更多相关信息

### 产品优势对比

#### 与传统数据库对比

| 对比维度 | 传统关系型数据库 | Vastbase G100 向量版 |
|---------|----------------|---------------------|
| 数据类型 | 结构化数据 | 结构化数据 + 高维向量 |
| 查询方式 | SQL精确匹配/模糊查询 | SQL + 向量相似性检索 + 向标混合查询 |
| 检索精度 | LIKE模糊匹配，精度低 | 多路召回，召回率>99% |
| 应用场景 | 传统业务系统 | AI应用、RAG、语义检索、智能推荐 |
| 扩展性 | 垂直扩展有限 | 支持单机+分布式部署，百亿级数据 |

#### 与开源向量数据库对比

| 对比维度 | 主流开源向量数据库 | Vastbase G100 向量版 |
|---------|-------------------|---------------------|
| 吞吐性能 | 基准 | 高出40%~50% |
| 召回率 | 常规 | 端到端99.99% |
| 向标混合查询 | 部分支持 | 原生支持，自适应标量选择率 |
| 高可用 | 依赖外部组件 | 内置HAS组件，RTO≤5s |
| 安全合规 | 一般 | 国测目录内产品，符合安可要求 |

### 应用场景

#### 典型应用场景

1. **智能客服** — 文本语义检索，快速定位知识库答案
2. **相关推荐** — 视频/商品推荐，基于用户行为向量相似度
3. **自动识别** — 图片/图像检索与分类
4. **听歌识曲** — 音频特征向量匹配
5. **RAG知识问答** — 私域知识库+大模型，降低幻觉率
6. **金融风控** — 异常交易模式向量检测
7. **疾病诊断** — 医疗文献向量检索与辅助诊断

### 技术性能指标

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 数据规模 | 1亿数据量，1024维 |
| 召回率 | >99% |
| 吞吐量 | >2000 QPS |
| RTO | ≤10s（极致配置≤5s） |
| 向标混合查询 | 支持 |
| 多路召回 | 支持（稠密+稀疏） |
| PQ量化压缩 | 支持 |
| 原地更新 | 支持 |

### 生态适配

- 适配主流大模型生态工具，增量适配一周内完成
- 支持完整的SQL语法，降低学习成本
- 承接国内信创生态，全栈国产化
- 支持x86、ARM等多种处理器架构
- 兼容多款信创操作系统

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## Q3 产品白皮书（2025-09-23）

### 产品简介

**Vastbase G100向量版** 是海量数据自主研发的企业级AI原生向量数据库，融合了关系型数据库的稳定性与高效的向量数据处理能力，支持结构化数据与高维向量的原生协同管理。

Vastbase G100向量版具备**高精度、高性能、大容量、高可用**等特点，全面适配国内外技术生态，实现全周期易用，应对AI应用落地过程中的知识管理、语义检索、智能推荐、多模态分析等复杂场景需求。

目前已在制造、医疗通信、金融、教育、能源、交通、国防等多个行业落地应用，为各行业用户构建安全可靠、高效全能的AI数据基座。

### 产品特性

#### 高精度

数据检索的召回率和准确度，是衡量AI应用核心效能的关键标尺。Vastbase G100向量版借助多路召回、索引加速等技术，实现了**毫秒级查询下端到端的99.99%检索召回率**，为AI应用提供可靠数据支持，确保每一次检索精准而高效。

- Vastbase G100 向量版实现一条SQL语句就能支持多路召回功能，使端到端的检索召回率提高30%，可以确保相关数据不遗漏
- 结合BM25相关度评分机制进行补充查询和语义排序，确保"最相关的数据排在最前面"
- 利用磁盘哈希表、分层前缀索引结构，Vastbase G100 向量版能高效完成关键字权重的统计和查询操作
- 采用动态剪枝、位图加速和位置跳跃技术，优化了数据库复杂全文查询效率

> 借助这些技术，在相同召回率情况下，Vastbase G100向量版吞吐性能比主流开源产品高出40%，既能让用户获得更精准的答案，在单位时间内也能处理更多的请求，实现高效精准的查询。

#### 高性能

Vastbase G100向量版通过对算法、硬件、存储层面的协同优化，实现了高并发下的高吞吐、低时延。**在相同环境下，整体吞吐性能比主流开源向量数据库高出50%。**

**算法层面**：
- Vastbase G100 向量版对图索引的内存结构和磁盘结构进行深度优化，极大提升了高并发下的查询效率
- 创新的向标混合索引机制，实现自适应标量选择率，能同时发挥标量过滤索引和向量索引的加速效能

**硬件层面**：
- 借助并行索引扫描技术，降低查询延迟
- 深度适配SIMD指令集，实现三倍以上的距离计算性能提升
- 同时满足"一次编译、多平台运行"，且适配多硬件平台

**存储层面**：
- 融合RabitQ和PQ量化压缩技术，有效节省磁盘空间，提升查询性能
- 优化内存布局，通过对索引进行内存布局优化，减少碎片化访存，提高访存速度

#### 大容量

Vastbase G100 向量版具备单机和分布式部署能力，支持"分层分片索引"架构，支持多种索引优化组合和先进的数据压缩算法，可以满足用户数据规模持续加速增长的需要。

| 部署模式 | 数据规模 | 特性 |
|---------|---------|------|
| **单机场景** | 十亿级别向量数据 | 毫秒级查询响应，兼顾大容量与高效检索 |
| **分布式场景** | 百亿级别向量数据 | 多节点自动分片与平滑扩展，分布式查询优化、增量数据重分布技术、磁盘向量图索引（Graphindex） |

#### 高可用

Vastbase G100向量版支持一主多备、同城跨AZ容灾及两地三中心容灾等架构，搭载配套的高可用集群HAS组件，可根据不同的硬件环境实现业务连续性和故障转移方案。

| 架构模式 | 说明 |
|---------|------|
| **基于日志复制的多副本架构** | 多用于数据库服务器本机硬盘的情况，从库可打开只读，实现读写分离架构 |
| **基于共享存储单一副本的双机热备** | 多用于外置存储包括集中式或分布式存储方案，优点是单一副本可节省硬盘成本，无需日志复制即无性能衰减 |
| **基于流复制的同城双中心** | 应对自然灾害、硬件故障或其他紧急情况，确保系统可以快速恢复 |
| **基于流复制的两地三中心** | 根据数据中心选址不同及容灾级别要求，确保业务连续性 |

> 配套的HAS集群软件每隔几百毫秒会对整体集群架构进行检测，一旦遇到故障即可触发故障自动修复机制，当主库切换到备用主机后，VIP会瞬间转移，实现快速的自动失败转移功能。**在极致配置情况下能达到RTO(Recovery Time Object)≤5秒。**

#### 高安全

Vastbase G100向量版是符合国家安全可靠测评要求的国产数据库，满足用户数据安全和自主可控要求。

- 支持快速便捷的本地化部署，物理隔绝便捷
- 可通过防火墙、物理隔离等手段强化安全边界
- 满足严格的数据主权或合规要求，最大程度杜绝数据安全隐患
- 拥有多重安全防护机制：身份鉴别、自主访问控制、强制访问控制、数据加密和安全审计
- 从数据传输、计算、存储、访问等全生命周期保障安全可信

#### 易用性

Vastbase G100向量版具备"全平台兼容、全工具链集成、全接口支持"的优势，结合内核层面的数据库智能自治技术。

**全平台兼容**：全面支持x86、ARM等多种处理器架构，以及国内外的主流芯片，兼容多款信创操作系统，实现部署即可用。

**全工具链集成**：

| 工具 | 功能 |
|------|------|
| **VDS** | 开发管理工具，简化开发流程 |
| **exbase** | 一键式迁移同步工具，让数据丝滑迁移 |
| **VEM** | 自动运维管理工具，减轻运维压力 |
| **vCloud** | 云管平台，让数据库上云无忧 |

**全接口支持**：
- 支持原生的SQL语法，具备关系查询、向量查询、向标混合检索和全文检索能力
- 支持Python、Java、Go、C/C++等多种开发语言
- 高度兼容主流AI生态组件

**内核级智能自治**：
- 借助强化学习和启发式算法实现参数调优框架，自动优化数据库的参数配置
- 通过对历史数据的训练和分析，预测SQL执行时长，帮助运维人员识别出潜在的慢SQL
- 在自调优、自诊断、自安全、自运维、自愈等领域持续突破

### 核心技术

#### 多种算法优化

Vastbase G100向量版使用专门的数据类型 `floatvector` 存储向量数据，支持丰富的向量函数和操作符以便进行向量之间的距离计算。

1. **构图算法优化**：通过对图索引的邻居选取策略和分层构建策略进行优化，减少图索引结构中的冗余边，降低图检索计算复杂度，提升检索效率
2. **自适应索引终止算法**：实时感知数据特征变化与查询需求，结合基础终止条件（如召回率、资源上限），动态调整索引构建/更新的终止时机。还可通过反馈学习优化参数，基于历史终止决策持续优化终止条件，在"索引构建效率、系统资源占用、查询服务质量"三者间实现动态最优平衡
3. **内存布局优化**：通过对索引进行内存布局优化，使图的邻居访问更加连续，减少碎片化访存，降低cache miss率，提高访存速度

#### 多种索引加速

在向量索引方面，Vastbase G100向量版集成了 **IVFFlat、IVFPQ、DiskAnn、HNSW** 等先进索引算法，支持全文索引，同时融合多种不同索引技术，革新图索引技术。

| 索引类型 | 描述 |
|---------|------|
| **Graph_Index** | 基于磁盘的向量图索引，综合HNSW的层次化管理特点和DiskAnn的磁盘存储优势，解决了原生HNSW索引内存占用过高的问题。满足高并发、低延迟、大规模数据等多样化场景需求 |
| **HybridAnn** | 向标联合索引，允许在向量索引基础上额外增加对标量条件的过滤功能，实现标量数据与向量数据的协同管理。将向标联合索引中的图索引从DiskAnn替换为Graph_Index，提升了索引构建速度，降低了内存和磁盘资源占用，并且提高了相同查询参数条件下的查询召回率 |
| **fulltext** | 基于BM25算法的全文检索索引，在满足大规模文本数据高效查询的同时，提供了一种更合理的信息相关度排序方法 |

#### 并行构建索引

Vastbase G100向量版通过将数据集分成若干个子集分配到不同工作线程上，在每个线程上独立计算并将各线程结果合并形成最终全局索引，这极大地提升了处理大规模数据集的效率。

#### 多路召回技术

多路召回技术融合了多种检索策略，能实现候选结果高效召回。整合精确匹配、近似搜索、语义扩展等多路径算法，针对不同向量特征（如稠密/稀疏、高维/低维）动态选择最优路径，同时利用路径间的互补性过滤冗余结果。

- Vastbase G100 向量版使用语义稠密向量与关键字稀疏向量的多路召回提高结果的相关性
- 支持BM25全文检索算法，使端到端的检索召回率提高30%以上
- 有效提升了信息检索的覆盖度和准确性

#### RabitQ & PQ量化压缩

- **RabitQ**：一种二值量化方法，其核心思想是用信息编码的角度信息替代精确坐标存储，可以极大节省内存空间，同时保持较高的召回精度
- **PQ（Product Quantization）**：乘积量化技术，将高维向量空间分解为多个低维子空间的笛卡尔积，对每个子空间独立进行量化，实现高维向量的高效压缩

#### 向标混合查询

支持在索引中通过向量与标量同时进行过滤，提供稳定的执行效率与召回率。创新的向标混合索引机制（HybridAnn），实现自适应标量选择率，能同时发挥标量过滤索引和向量索引的加速效能。

### 核心技术详解

#### 数据类型与函数

- 使用专门的数据类型 `floatvector` 存储向量数据
- 支持丰富的向量函数和操作符以便进行向量之间的距离计算
- 支持向量标量联合查询

#### 索引构建与维护

- **并行构建**：多线程并行构建全局索引
- **原地更新**：采用原位更新的方式，节约空间，提供高效、平稳的IO能力
- **自适应终止**：动态调整索引构建/更新的终止时机

#### 查询优化

- 并行索引扫描技术，降低查询延迟
- SIMD指令集适配，三倍以上的距离计算性能提升
- 动态剪枝、位图加速和位置跳跃技术
- 磁盘哈希表、分层前缀索引结构

### 架构设计

#### 总体架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  应用层                           │
│   智能助手 | 文档校对 | 智能辅导 | 疾病诊断 | 金融风控  │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              应用技术层                           │
│   RAG | 大模型微调 | 大模型智能体                    │
│   Tool工具 | Planning规划 | Memory记忆             │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              模型层                               │
│   大语言模型 | 多模态模型 | 召回排序模型               │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│         Vastbase G100 向量版                      │
│   关系查询 | 向量查询 | 向标混合检索 | 全文检索         │
│   floatvector | Graph_Index | HybridAnn | BM25    │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              基础设施层                           │
│   GPU | CPU | RAM | HDD | 信创硬件                  │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

#### 高可用架构

- **同城双中心架构**：基于流复制，同城市两个数据中心互为备份
- **两地三中心架构**：基于流复制，两个城市三个数据中心，最高级别容灾
- **HAS集群组件**：每隔几百毫秒检测集群状态，故障自动修复，VIP瞬间转移

### 部署方案

| 部署模式 | 适用场景 | 数据规模 |
|---------|---------|---------|
| 单机部署 | 中小规模AI应用、测试环境 | 十亿级向量 |
| 一主多备 | 生产环境高可用 | 根据硬件配置 |
| 同城双中心 | 城市级容灾 | 根据硬件配置 |
| 两地三中心 | 跨地域灾备 | 根据硬件配置 |
| 分布式多节点 | 超大规模AI应用 | 百亿级向量 |

### 生态适配

#### 硬件适配

- x86架构处理器
- ARM架构处理器
- 国产信创芯片

#### 操作系统适配

- 多款信创操作系统

#### 开发语言支持

- Python
- Java
- Go
- C/C++

#### AI生态组件

- 高度兼容主流AI生态组件
- 适配主流大模型生态工具，增量适配一周内完成
- 支持LangChain等RAG框架

### 典型应用场景

| 场景 | 描述 |
|------|------|
| **知识管理** | 私域知识库向量化存储与检索，解决大模型幻觉问题 |
| **语义检索** | 自然语言查询，向量相似度匹配，毫秒级响应 |
| **智能推荐** | 用户行为向量化，基于相似度推荐商品/内容 |
| **多模态分析** | 文本、图像、音频、视频的统一向量表示与检索 |
| **智能客服** | 知识库向量化+RAG，自动回答用户问题 |
| **金融风控** | 异常交易模式向量检测，实时风险预警 |
| **医疗辅助** | 医疗文献向量检索，辅助诊断决策 |
| **教育辅导** | 教育资源向量化，智能推荐学习内容 |

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## 附录

### 公司信息

**北京海量数据技术股份有限公司**
- 股票代码：603138.SH
- 成立时间：2007年
- 定位：国内首家以数据库为主营业务的主板上市企业
- 核心产品：Vastbase系列数据库、Vastcube系列计算、Vastorage系列存储
- 服务网络：华北区、华南区、华中区等7大服务支持中心，覆盖30+省会及直辖市
- 支持中心：远程技术支持中心MVS、培训认证中心

### 版本历史

| 版本 | 发布日期 | 文档类型 |
|------|---------|---------|
| Q1 | 2025-03-19 | 一纸阐 |
| Q2 | 2025-06-13 | 主打胶片 |
| Q3 | 2025-09-23 | 产品白皮书 |

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> 本文档由 AI 助手自动提取整理自 Vastbase G100 向量版官方 PDF 文档，内容以原文为准。