【对外】TDBC2025拓尔思.pdf

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1、李银松产品总监TRS海贝向量数据库在企业中的落地实践机遇与挑战01目录 CONTENTSTRS海贝向量数据库系统02六大核心优势03应用实践04机遇与挑战01困局：大模型应用落地仅靠DeepSeek？远远不够01都是满血Deepseek，效果为啥不一样？垂直行业适配力不足：行业知识密集场景失效尴尬多模态数据融合难题：语义鸿沟与向量空间局限性数据时效性与动态性：从记忆驱动到实时动态驱动模型幻觉与信度危机：确定性检索生成的不可替代大模型若脱离高质量的行业数据本质仍是“基于历史通用数据的概率生成器”模型能力趋同，检索效果成为关键检索增强生成（RAG）是大模型应用落地的通用范式迷雾：RAG工程化落地”

2、一看就会，一用就废”？01数据挑战技术挑战成本挑战数据治理与质量控制性能与资源的平衡点检索架构/效率/精度内容缺失：当大模型检索不到数据，就开始胡编乱造排名缺失：上下文长度限制，排名靠前才会被检索返回合并缺失：虽然数据被成功检索，但合并提取时被忽视性能瓶颈：难以有效管理和处理大量数据，系统过载成本控制：向量搜索成本过高，模型资源消耗不可控数据安全：防范恶意输入、确保安全输出，数据防泄漏从理论到工程实践，开发和优化一个高效的RAG系统并非易事，RAG系统面临数据、技术、成本等诸多挑战需要兼顾技术深度与工程实践，从检索架构、检索精度、生成质量到系统稳定性、安全性等，均需精心设计破局：TRS海贝搜索

3、（向量）数据库系统01“海贝”是一款从内核到系统完全国产自研的搜索（向量）数据库系统，依托拓尔思在信息检索和NLP的三十余年技术沉淀，基于全文+向量双引擎，结合渐进式多粒度分层检索与重排技术不仅安全、高效、专业，还集成了众多开源检索系统不具备的企业级功能，能够为RAG应用提供高效、精准的搜索体验，重构数据与大模型的协作范式。大模型时代可信数据中枢护航创新筑基践行 双引擎检索增强：全文索引、向量索引 多模融合数据库：全文数据库、向量数据库、空间数据库 全栈信创生态安全保障 ES国产替代 丰富的行业应用案例 可靠的企业级RAG落地 面向工程落地应用的核心能力矩阵 RAG与大模型落地的“必选项”，提

4、升大模型数据实时性，加速RAG应用落地产品介绍02TRS海贝搜索（向量）数据库发展历程02数据库和搜索引擎往事1996年863计划第一个搜索引擎项目-智能化多媒体信息浏览与检索系统1985年新闻资料检索系统1993年TRS Database Server-服务于新华社1997年承接863计划第一个跨媒体搜索项目-智能Internet 搜索系统国家科技进步二等奖2012年TRS Hybase V7.0-服务于某部云搜索、国保局等2004年 TRS Database Cluster-服务于国家知识产权出版社2007年入选了中国计算机事业50周年37件大事-中文全文检索领域的开创性贡献2024年TR

5、S海贝入选“中国软件产业40年典型产品”2021年TRS Hybase V9.0-服务于中央政府门户网站二期智能搜索系统、WXB等2023年TRS Hybase V10.0向量检索，稠密向量索引核心功能2017年TRS Hybase V8.0-服务于专利出版社、市场监管2025年TRS海贝顺利完成向量数据库产品性能测试-国内首家完成该项测试的技术产品早期技术孵化阶段搜索数据库的全面市场化阶段大模型时代的全新搜索引擎海贝功能架构02核心技术功能特性统一索引文本&标量&向量内存索引顺序读写自主可控大容量高性能数据安全国产加密引擎自主分词ElasticSearch替代万亿级记录PB级别存储500+节

6、点日访问10亿数据加密访问控制权限管理用户隔离大数据存储高性能检索数据可用性海贝搜索（向量）数据库实时索引即插即入零延时随机读写多副本数据安全在线扩容列存储排序加速统计加速深度学习引擎文本语义搜索全文搜索多模态搜索跨模态搜索时空搜索检索统计读写分离作业调度安全审计可视化管理备份恢复数据生命周期管理图片音视频系统特性向量搜索：多模数据的统一处理02向量化（Embedding）技术将高维度的离散信息（如文本、图像、音视频等）压缩到低维度的连续空间中，生成稠密向量，从而更好地捕捉数据之间的潜在关系和语义信息。对比维度全文检索向量搜索匹配精度字符级精确命中语义级模糊关联数据敏感性文本/数字/日期/枚举