ApertureDB 的主要功能是什么？

ApertureDB 提供三个主要功能：1) 专门构建的多模态数据集管理，2) 用于高效索引和搜索嵌入的高性能向量存储，以及 3) 用于构建和更新知识图谱而无需复杂模式更新的高级图过滤功能。

ApertureDB 提供哪些性能优势？

ApertureDB 提供快 2-4 倍的向量搜索，使 AI 应用程序的部署速度提高 6-9 个月，可以处理 13 亿+ 元数据条目，并为生成式 AI 应用程序实现快 2-3 倍的上下文感知响应时间。

ApertureDB 的主要用例是什么？

主要应用包括：1) 跨数十亿对象的搜索和检索，2) 构建现代 Gen AI 应用程序和 RAG 工作流程，3) 用于 AI/ML 数据管理的训练和分类，以及 4) 用于检测 AI 工作流程中的异常和错误的视觉调试。

ApertureDB 如何帮助 AI 开发？

ApertureDB 通过提供用于管理多模态数据集的预构建工作流程、轻松摄取复杂数据、生成嵌入、检测对象以及提供基于云的 Jupyter 笔记本以实现快速应用程序开发而无需设置要求，从而简化了 AI 开发。

ApertureDB

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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。

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https://aperturedata.io/?ref=aipure&utm_source=aipure

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更新于：2025年03月16日

ApertureDB 月度流量趋势

ApertureDB 上个月收到了 675.0 次访问，显示出 -60.3% 的显著下降。根据我们的分析，这一趋势与人工智能工具领域的典型市场动态相符。

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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