大模型数据库开发

连正技术专注于为 AI 应用构建高性能、可扩展、安全可控的底层数据支撑体系。通过整合向量数据库、图数据库、关系型数据库及多模态存储技术，解决大模型训练与推理中的数据孤岛、检索低效、知识更新滞后等问题，支持 PB 级数据的高效存储、毫秒级语义检索及动态知识融合，助力企业快速构建垂直领域大模型应用。

• 典型应用场景

  • 关系型数据库：结构化数据管理

    • ‌用户与订单管理‌：存储账户信息、交易记录等需ACID保障的数据。
    • AI模型元数据存储‌：记录模型版本、训练参数、实验日志等结构化信息。
    • AI系统输入源‌：为推荐、风控等AI模块提供实时业务数据（如用户等级、库存状态）‌‌。
    • ‌与向量扩展集成‌：如通过 pgvector 扩展，在PostgreSQL中同时支持SQL查询和向量相似度检索。

  • 向量数据库：非结构化数据的语义检索

    • 智能问答与RAG（检索增强生成）‌：从企业知识库中快速召回与问题语义最相关的文档片段，供大模型生成准确回答。
    • 个性化推荐系统‌：将用户行为和物品内容向量化，通过相似度匹配实现精准推荐。
    • 以图搜图 / 跨模态搜索‌：上传图片或草图，检索视觉或语义相似的内容；支持“文字搜图”“图搜音频”等多模态交互。
    • 金融风控与异常检测‌：将交易行为建模为向量，识别与欺诈模式相似的异常操作。
    • 医疗影像分析与药物研发‌：比对CT/MRI影像向量辅助诊断，或筛选分子结构向量加速新药发现。

  • 图数据库：网络化数据处理

    • ‌社交网络分析‌：识别好友关系链、社区发现、影响力传播路径。
    • 反欺诈与风控‌：挖掘账户、设备、IP之间的关联图谱，识别团伙作案。
    • ‌知识图谱构建‌：将实体（人、地、物）及其关系（“毕业于”“位于”）存储为图，支撑语义推理。
    • 推荐系统中的协同过滤‌：基于“用户-物品-行为”三元关系，发现隐含偏好。
    • 供应链与运维管理‌：追踪物料流转、设备依赖关系，实现故障根因分析。

  • 多模态存储

    • ‌AI Agent统一数据底座‌：单次查询同时调用关系数据（用户身份）、向量（知识库语义）、图（社交关系）、文档（产品手册），实现复杂推理。
    • 跨模态联合查询‌：例如“找出购买某手机、上传过该产品照片、且由朋友推荐的用户”，融合订单（关系）、图片（向量）、社交链（图）‌‌。
    • 物联网与智慧城市‌：融合设备时序数据、GPS轨迹（空间数据）、属性信息（关系数据）进行动态监管。
    • ‌数字孪生与工业互联网‌：统一承载设备状态、工艺参数、三维模型等异构数据，支持全链路分析。