本文主要是介绍能力惊艳！DingoDB多模向量数据库完成首批向量数据库产品测试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）正式开展“可信数据库”首批向量数据库产品测试，作为向量数据库领域创新与应用的代表企业，九章云极DataCanvas公司自主研发的DingoDB多模向量数据库参与并顺利完成本次测评。
凭借维度丰富的AI创新能力和突破性的AI技术水平，DingoDB多模向量数据库以卓越的产品能力完成测试，通过包括27个必选项在内的共计39个测试项目，通过数量远超同期测评厂商，成为当前通过项目最多的向量数据库。
为给供给侧研发和应用侧选型向量数据库提供权威参考，中国信通院云计算与大数据研究所依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）和中国信通院数据库应用创新实验室（CAICT DBL），联合超过50家企业专家共同编制完成《向量数据库技术要求》，成为业内首个向量数据库技术标准。九章云极DataCanvas公司作为核心参编单位之一，为标准的制定提供了丰富技术参考和前沿实践经验。
依据标准，向量数据库产品基础能力测试覆盖基本功能、运维管理、安全性、兼容性、扩展性、高可用、工具生态共7大能力域，共计47个测试项目，充分融合了国内行业专家丰富的实践经验与智慧，是对向量数据库基础能力的权威综合评判。此次测试中DingoDB的惊艳表现，再次印证了DingoDB的技术水准位于行业前沿，将为多模态大模型时代建设全新的“存储基建”提供关键力量。
注：蓝色框为必选测试项，紫色框为可选测试项
作为大模型时代的数据处理新范式，DingoDB提供海量存储、多模态数据融合存储、联合分析的综合数据服务能力，将在大模型时代充分挖掘数据价值，助力用户在数智化浪潮中轻松完成模型和数据的双向赋能，为用户带来灵活高效的数据驱动决策和更加优质的业务发展。
DingoDB核心优势和技术亮点
● 支持结构化和非结构化混合分析
提供结构化和非结构化索引混合检索能力，能够同时处理和分析结构化和与非结构化数据，并将其进行整合和综合分析，从而获取更全面、准确的分析结果，为用户提供更广阔的数据视角。
● 标准的MySQL语义和强大的向量化能力
兼容MySQL原生语义，使用户能够轻松上手使用，大大降低学习成本和迁移难度；同时内置Embedding函数，允许用户将文本和图像数据转换为向量表示，并在数据库中进行灵活的相似性搜索和分析，从而实现对大规模文本和图像数据的快速分析和检索。
● 集群高可用性和海量扩展能力
支持多副本存储策略，有效应对数据的高可用性和可靠性需求，减少数据丢失的风险，并提供持续可用的存储解决方案；此外，DingoDB具备良好的可扩展性和海量存储能力，能够轻松容纳大规模的数据集，为用户提供灵活的资源管理能力。
● 开源开放
坚持“开源开放”的产品理念，目前已成功对接大模型工具链，为大模型提供海量记忆体的能力，确保大模型生成结果的准确性和可靠性。
● 完善的工具链生态
通过生产级的监控能力、一键化的部署方式和完善的运维生态，助力用户灵活高效地开发、部署和管理系统，进一步提升工作效率和系统稳定性。
随着大模型技术的不断突破，向量数据库将在 AI 时代扮演更为重要的角色。此次在中国信通院首批向量数据库产品测试中的卓越表现，是DingoDB迈向AI新征程备受鼓舞和认可的重要一步。未来，DingoDB将继续技术创新和突破，为向量数据库技术的场景化落地实践和行业化广泛应用提供前瞻科技力量。
了解更多：
DingoDB官网地址：https://www.dingodb.com
DingoDB Github地址：https://github.com/dingodb
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