ApertureDB 的主要功能是什麼？

ApertureDB 提供三個主要功能：1) 專為多模態資料集管理而設計，2) 高效能向量儲存，用於嵌入的高效索引和搜尋，以及 3) 先進的圖形過濾功能，用於構建和更新知識圖譜，而無需複雜的架構更新。

ApertureDB 提供哪些效能優勢？

ApertureDB 提供 2-4 倍更快的向量搜尋，使 AI 應用程式部署速度提高 6-9 個月，可以處理 13 億+ 個元資料條目，並為生成式 AI 應用程式實現 2-3 倍更快的上下文感知回應時間。

ApertureDB 的主要用例是什麼？

主要應用包括：1) 跨數十億個物件的搜尋和檢索，2) 構建現代 Gen AI 應用程式和 RAG 工作流程，3) 用於 AI/ML 資料管理的訓練和分類，以及 4) 用於檢測 AI 工作流程中的異常和錯誤的可視化調試。

ApertureDB 如何協助 AI 開發？

ApertureDB 透過提供預先構建的工作流程來簡化 AI 開發，這些工作流程用於管理多模態資料集、輕鬆攝取複雜資料、生成嵌入、檢測物件，並提供基於雲端的 Jupyter 筆記本，用於快速應用程式開發，而無需設定要求。

ApertureDB

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ApertureDB 是一個專門的資料庫，它將多模態資料管理、知識圖譜和向量搜尋功能統一到一個解決方案中，以加速企業規模的 AI 應用程式開發和部署。

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更新時間：2025年03月16日

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ApertureDB 在上個月收到了 675.0 次訪問，呈現出 -60.3% 的顯著下降。根據我們的分析，這個趨勢與人工智能工具領域的典型市場動態相符。

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什麼是 ApertureDB

ApertureDB是一個專為管理多模態AI資料而設計的資料庫，包括圖像、影片、文件、特徵向量（嵌入）和相關中繼資料。它作為一個統一的資料層，簡化了處理各種資料類型的複雜性，同時提供先進的搜尋和檢索功能。該資料庫旨在支援整個機器學習管道，從資料收集和預處理到訓練、驗證、推論和查詢。

ApertureDB 的主要功能

ApertureDB 是一個專為統一多模態數據管理、知識圖譜和向量搜尋功能而設計的資料庫解決方案，所有功能都在單一平台上實現。它旨在處理包括文字、圖像、影片和文件等多種數據類型，同時提供諸如嵌入生成、物件偵測和圖形過濾等進階功能。該資料庫簡化了 AI 工作流程、加速了應用程式部署，並提供與現有 AI 技術堆疊的無縫整合，使其對於企業規模的 AI 部署尤其有價值。

統一多模態數據管理: 原生支援管理不同的數據類型（文字、圖像、影片、文件），並具有用於數據擴增和預處理的內建功能

高效能向量儲存: 高效索引和搜尋高維多模態嵌入，具有可自訂的引擎和距離度量

進階圖形過濾: 動態知識圖譜功能，具有靈活的元數據管理和無模式更新

雲端不可知架構: 支援多種部署選項，包括雲端、虛擬私有雲、GCP、AWS、Docker 容器和內部部署安裝

ApertureDB 的使用案例

零售自動化: 透過向量相似性搜尋實現產品放置驗證和庫存管理，Badger Technologies 已示範此功能

生成式 AI 應用: 利用專有數據，以快 2-3 倍的速度為 RAG 工作流程和 AI 代理提供具有上下文意識的回應

視覺化偵錯: 促進快速偵測 AI 工作流程中的異常、錯誤和不正確的關係

機器學習訓練與分類: 集中化機器學習應用程式的資料集準備和管理，同時降低基礎設施成本

優點

在調動多模態數據集方面，比現有解決方案快 35 倍

將 AI 應用程式部署時間縮短 6-9 個月

與現有 AI 技術堆疊無縫整合

可擴展以處理 13 億多個元數據條目

缺點

市場上相對較新的產品

公開的案例研究和使用者回饋有限

文件仍在快速發展中

如何使用 ApertureDB

1. 安裝 ApertureDB 客戶端: 克隆 Python SDK 儲存庫並安裝客戶端：git clone https://github.com/aperture-data/aperturedb-python.git && cd aperturedb-python && pip install -e .[dev]

2. 配置 ApertureDB 客戶端: 透過命令行選項或 JSON 配置文件，使用連線詳細資訊（主機、端口、用戶名、密碼）設定客戶端配置

3. 初始化連線: 使用配置的客戶端設定建立與 ApertureDB 伺服器的連線，以開始與資料庫互動

4. 定義資料模式: 使用 ApertureDB 的圖形資料庫功能，建立用於儲存多模態資料（圖像、影片、文件）和中繼資料的資料模式

5. 提取資料: 使用 Python SDK 將多模態資料載入到 ApertureDB 中。對於大型資料集，請使用 ParallelLoader 優化提取速度

6. 產生嵌入: 為您的資料建立向量嵌入，以啟用相似性搜尋功能。ApertureDB 與流行的嵌入模型整合

7. 建立知識圖譜: 使用 ApertureDB 的圖形資料庫功能，將中繼資料和關係新增到您的資料中，以建立連線的知識圖譜

8. 執行查詢: 使用 ApertureDB 的統一查詢介面，執行組合的向量相似性搜尋和圖形查詢，以檢索相關的多模態資料

9. 與 ML 管道整合: 使用 Python SDK 或 REST API 整合，將 ApertureDB 連接到您的 ML 訓練管道和應用程式

10. 監控和擴展: 透過 Grafana 儀表板使用 ApertureDB 的監控功能來追蹤效能，並根據需要擴展資源