
ApertureDB
ApertureDB是一个专门的数据库,它将多模态数据管理、知识图谱和向量搜索功能统一到一个解决方案中,以加速企业规模的AI应用程序开发和部署。
https://aperturedata.io/?ref=aipure&utm_source=aipure

产品信息
更新于:2025年03月16日
什么是 ApertureDB
ApertureDB是一个专门构建的数据库,专为管理多模态AI数据而设计,包括图像、视频、文档、特征向量(嵌入)和相关的元数据。它作为一个统一的数据层,简化了处理各种数据类型的复杂性,同时提供了高级的搜索和检索功能。该数据库旨在支持整个机器学习管道,从数据收集和预处理到训练、验证、推理和查询。
ApertureDB 的主要功能
ApertureDB 是一种专门构建的数据库解决方案,它在单个平台中统一了多模态数据管理、知识图谱和向量搜索功能。它旨在处理包括文本、图像、视频和文档在内的各种数据类型,同时提供诸如嵌入生成、对象检测和图过滤等高级功能。该数据库简化了 AI 工作流程,加速了应用程序部署,并提供与现有 AI 技术堆栈的无缝集成,使其对于企业级 AI 部署尤其有价值。
统一的多模态数据管理: 原生支持管理不同的数据类型(文本、图像、视频、文档),并具有用于数据增强和预处理的内置功能
高性能向量存储: 高效地索引和搜索高维多模态嵌入,具有可定制的引擎和距离度量
高级图过滤: 动态知识图谱功能,具有灵活的元数据管理和无模式更新
云无关架构: 支持多种部署选项,包括云、虚拟私有云、GCP、AWS、Docker 容器和本地安装
ApertureDB 的使用场景
零售自动化: 通过向量相似性搜索实现产品放置验证和库存管理,正如 Badger Technologies 所展示的那样
生成式 AI 应用: 使用专有数据,以快 2-3 倍的速度为 RAG 工作流程和 AI 代理提供上下文感知的响应
可视化调试: 有助于快速检测 AI 工作流程中的异常、错误和不正确的关系
ML 训练与分类: 集中化机器学习应用的数据集准备和管理,同时降低基础设施成本
优点
在调动多模态数据集方面,比现有解决方案快 35 倍
将 AI 应用程序部署时间缩短 6-9 个月
与现有 AI 技术堆栈的无缝集成
可扩展以处理 13 亿+ 元数据条目
缺点
市场上相对较新的产品
可用的公共案例研究和用户反馈有限
文档仍在快速发展中
如何使用 ApertureDB
1. 安装ApertureDB客户端: 克隆Python SDK存储库并安装客户端:git clone https://github.com/aperture-data/aperturedb-python.git && cd aperturedb-python && pip install -e .[dev]
2. 配置ApertureDB客户端: 通过命令行选项或JSON配置文件设置包含连接详细信息(主机、端口、用户名、密码)的客户端配置
3. 初始化连接: 使用配置的客户端设置创建与ApertureDB服务器的连接,以开始与数据库交互
4. 定义数据模式: 使用ApertureDB的图数据库功能创建用于存储多模态数据(图像、视频、文档)和元数据的数据模式
5. 摄取数据: 使用Python SDK将多模态数据加载到ApertureDB中。对于大型数据集,使用ParallelLoader优化摄取速度
6. 生成嵌入: 为您的数据创建向量嵌入,这将启用相似性搜索功能。ApertureDB与流行的嵌入模型集成
7. 构建知识图谱: 使用ApertureDB的图数据库功能向数据添加元数据和关系,以创建连接的知识图谱
8. 执行查询: 执行组合的向量相似性搜索和图查询,以使用ApertureDB的统一查询界面检索相关的多模态数据
9. 与ML管道集成: 使用Python SDK或REST API集成将ApertureDB连接到您的ML训练管道和应用程序
10. 监控和扩展: 通过Grafana仪表板使用ApertureDB的监控功能来跟踪性能并根据需要扩展资源
ApertureDB 常见问题
ApertureDB 是一款专门构建的数据库解决方案,它统一了多模态数据、知识图谱和向量搜索,以便在企业规模上快速部署 AI。它有助于原生管理文本、文档、图像和视频,同时简化 AI 应用程序的数据管理。
ApertureDB 网站分析
ApertureDB 流量和排名
675
每月访问量
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全球排名
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类别排名
流量趋势:Dec 2024-Feb 2025
ApertureDB 用户洞察
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