DingoDB

DingoDB（DataInAndGoProcessing）是九章云极研发的一款开源的分布式、实时多模向量数据库。它融合了数据湖和向量数据库的特点，为存储和分析各种类型的数据提供了完美解决方案。不论是Key-Value、PDF、音频还是视频等数据，DingoDB都能轻松处理。借助DingoDB，您可以便捷地存储、查询和分析多模态数据，无需担心数据复杂性和格式差异的问题。

借助DingoDB，您可以构建自己的VectorOcean（DataCanvas引入的数据仓库和数据湖之后的下一代数据架构）。使得可以通过单一的SQL界面实时地对结构化和非结构化数据进行分析。

DingoDB支持多模态数据的混合存储，并通过提供结构化、非结构化的融合分析能力，实现海量数据的安全存储、分析和语义查询。使其能够高效地管理和检索多模态数据，更好地满足现代化企业对数据存储和管理的多样化需求。同时，提供SQL一体化引擎，实现“服务”“计算”“存储”一体化的数据处理机制，提供更高效、更灵活和一致的数据访问方式，减低开发者门槛。此外，为了保证数据的高可用性和高扩展性，DingoDB多模向量数据库的存储提供多副本机制和多节点扩展机制，充分保障异常情况下知识库的稳定性。

DingoDB是一款为应对大规模多模态数据存储和处理分析场景而设计的强大的数据库。它不仅提供了可扩展的海量存储能力，还具备多模态数据融合存储的特性，可以有效地将来自不同模态的数据进行整合和管理。这使得用户能够在一个统一的平台上同时处理、分析和挖掘多种类型的数据。同时，DingoDB还拥有联合分析的服务能力，它能够将来不同数据个数的数据进行集成，为用户提供统一的查询分析接口。这种能力极大地简化了数据整合和集成的复杂性，提高了工作效率。此外，DingoDB在向量检索领域表现出色。它能够解决多种复杂困难问题，例如相似性搜索、聚类分析和推荐系统等。通过利用高效的向量表示和优化算法，DingoDB能够快速、准确地检索和匹配大规模向量数据，为用户提供精确的查询结果和个性化的推荐服务。

总之，DingoDB为解决大规模多模态数据存储和处理分析的场景，提供海量存储、多模态数据融合存储、联合分析的服务能力，将在向量检索方面解决多种复杂困难问题。为用户带来更加优质的数据驱动决策和业务发展。

采用开放式基础架构设计，在数据存储、多模执行引擎、数据接入等方面进行了架构设计，能够快速适配各应用场景的需求。

北京九章云极科技有限公司（简称九章云极DataCanvas）2013年成立，专注数据科学自动化平台的持续开发与建设，着重为数据科学家，AI从业者提供一整套开发平台，为政府和企业智能化升级和转型提供全面配套服务。九章云极以自主研发的“硬科技”立身，守正出新，以自主研发的标准化AI基础架构软件为基石，通过将AI技术从研发到生产化过程中各个环节“自动化”，不断开创各行各业新业务新场景的领先应用。