What is ApertureData?
构建利用多模态数据(图像、视频、文本等)强大功能的 AI 应用可能非常复杂。您常常需要在多个数据库之间周旋,疲于应对数据孤岛,并将宝贵的时间花费在基础设施上,而不是进行创新。ApertureDB 旨在解决这一难题。它是一种专为多模态 AI 设计的统一数据库解决方案,将向量搜索、知识图谱和高效数据管理功能集成到一个精简的平台中。
主要特性:
🔨 统一多模态数据: 在一个数据库中原生管理图像、视频、文本、文档以及相关元数据。告别在不同系统之间切换的烦恼。
🚀 加速向量搜索: 对海量的高维嵌入(特征向量)集合执行高速相似性搜索。与典型的设置相比,ApertureDB 可提供快 2-4 倍的向量搜索速度。
🔗 构建强大的知识图谱: 使用强大的集成知识图谱来表示数据点之间复杂的关联关系。轻松添加和更新元数据,无需进行繁琐的模式更改。
⚙️ 简化数据增强: 随时准备好用于机器学习的数据集。ApertureDB 直接处理图像和视频预处理(缩放、裁剪、采样),减少数据膨胀。
☁️ 随处部署: ApertureDB 具有云不可知性,提供灵活的部署选项:云、虚拟私有云 (VPC)、Google Cloud Platform (GCP)、AWS、Docker 容器或本地部署。
🤝 无缝集成: ApertureDB 可以与您现有的 AI 技术栈(包括 AI/ML 框架、开源库、语言模型和存储解决方案)良好协作。
应用场景:
增强的电子商务产品搜索: 想象一下,客户搜索“红色碎花连衣裙”。ApertureDB 使您的电子商务平台能够使用视觉相似性搜索,而不仅仅依赖于文本关键词。客户可以上传他们喜欢的连衣裙的图片,即使产品描述与客户的措辞不完全匹配,ApertureDB 也会立即在您的目录中找到视觉上相似的商品。这会带来更相关的搜索结果和更好的购物体验。
生成式 AI 内容审核: 社交媒体平台使用 ApertureDB 为其内容审核系统提供支持。ApertureDB 存储已知不当内容(图像和视频)的嵌入。当上传新内容时,ApertureDB 会将其与现有嵌入进行快速比较,标记可能有害的内容以供审核。知识图谱组件使系统能够理解内容周围的上下文,减少误报并提高准确性。
AI 驱动的医疗诊断辅助: 医院使用 ApertureDB 来存储和分析医学图像(X 射线、MRI)。医生可以使用该系统查找视觉上相似的病例,比较扫描结果,并访问相关的注释和元数据。这有助于他们做出更明智的诊断和治疗决策。集成的知识图谱连接患者数据、病史和影像结果,提供全面的视图。
结论:
ApertureDB 使您能够更快、更高效地构建和部署多模态 AI 应用程序。通过消除数据管理的复杂性,ApertureDB 使您的团队可以专注于最重要的事情:创建创新的 AI 解决方案。它可以将基础设施设置时间缩短 6-9 个月,并提供较低且可预测的总体拥有成本。
常见问题解答:
问:ApertureDB 可以处理哪些类型的数据?
答: ApertureDB 专为多模态数据而设计,包括图像、视频、文本、文档、特征向量(嵌入)以及相关的元数据(如注释和边界框)。
问:ApertureDB 如何提高向量搜索性能?
答: ApertureDB 利用优化的索引和搜索算法,构建在 FAISS 库之上,与传统设置相比,可实现快 2-4 倍的向量搜索速度。它还允许自定义引擎和距离度量。
问:ApertureDB 如何与我现有的 AI 工作流程集成?
答: ApertureDB 提供统一的基于 JSON 的查询语言,并与流行的 AI/ML 框架、开源库和语言模型无缝集成。它支持用于大规模训练和推理的批量数据访问。
问:ApertureDB 的安全特性是什么? 答: ApertureDB 提供企业级安全性,包括基于角色的访问控制、用户管理、身份验证和 SSL 加密通信。
问:ApertureDB 的核心架构是什么? 答: 核心架构包括:向量数据库(使用 FAISS 进行相似性搜索)、图数据库(用于元数据和关系)、多模态数据管理层(使用 OpenCV 和 ffmpeg 处理预处理)以及统一查询界面(使用基于 JSON 的查询语言)。
问:ApertureDB 与其他数据库有何不同? 答: ApertureDB 的独特之处在于:它支持多模态 ACID 事务,它是云不可知的,它支持即时数据增强,它支持向量和元数据约束相结合的多模态查询,它允许对图像中的感兴趣区域进行注释,并且它可以集成到 AI/ML 工作流程中。





