原生向量支持

！悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.1 打開關聯(lián)分析新維度

，本質是數(shù)據(jù)理解的競爭。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.1 推出原生向量處理支持，解決了當前 AI 和大模型發(fā)展中對「圖+向量」的混合檢索的需求

，補充了原先圖數(shù)據(jù)庫對非結構化數(shù)據(jù)處理的能力

，使得圖數(shù)據(jù)庫可以從非結構化數(shù)據(jù)，如文本

、視頻

、音頻等，挖掘更豐富的信息

，進一步提升圖數(shù)據(jù)庫在金融風控

、知識圖譜等場景中的應用價值。此次升級不僅賦予企業(yè)“從數(shù)據(jù)中提煉洞察”的敏捷性，更以全鏈路企業(yè)級能力護航業(yè)務——通過分布式架構優(yōu)化，整體性能提升 550%；結合跨地域容災方案，實現(xiàn)核心業(yè)務零中斷風險。

原生向量支持解鎖隱藏關聯(lián)價值

在 AI 驅動的業(yè)務場景中

，結構化關系與非結構化語義的割裂往往導致數(shù)據(jù)價值挖掘不充分。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.1 推出的原生向量處理能力

，首次實現(xiàn)圖模型與向量搜索的深度協(xié)同

，將高維向量數(shù)據(jù)作為圖模型的“屬性基因”，支持在同一查詢語句中同步完成關系遍歷與向量檢索

。這意味著，股權控制鏈中的實體關系可與合同文本的隱含意圖聯(lián)動分析；工業(yè)設備圖譜中的傳感器網(wǎng)絡能自動關聯(lián)日志中的異常語義特征——數(shù)據(jù)價值的挖掘維度被徹底打開。

此外

，向量索引的加入還進一步增強了 AI 與圖技術的融合。在 Graph RAG 場景中，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.1 能夠通過向量索引快速檢索相關知識片段，為大模型提供精準的上下文支持；在機器學習訓練場景中，原生支持向量與圖數(shù)據(jù)的聯(lián)合查詢，無需 ETL 即可實時獲取特征數(shù)據(jù)，簡化數(shù)據(jù)預處理流程。這種原生集成的設計，不僅提升了系統(tǒng)的整體性能，還大幅降低了運維成本