《搜索型数据库白皮书》发布及解读

《搜索型数据库白皮书》发布及解读刘蔚｜中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部工程师 02技术特性与应用场景 03标准能力模型 04未来演进趋势Chapter01搜索型数据库发展历程搜索型数据库的发展主要经历了初始起步期、技术突破（成熟）期、高速发展期及智能转型（融合）期四个阶段：《搜索型数据库白皮书》编制背景行业共识推动政策和战略支持行业共识推动政策和战略支持数据要素价值挖掘产业自立自强技术标准化推进数字化转型需求Chapter02应用场景搜索型数据库相较于其它类型数据库搜索型数据库是一类专门用于数据内容搜索的NoSQL数据库，它结合了全文检索引擎和NoSQL数据库的特点，通过对索引和检索过程的优化，以高效处理和检索大规模文本、半结构化或非结构化数据，提供快速的搜索和分析功能。构现搜索型数据库优势与挑战搜索型数据库作为一种创新性的数据库技术，针对搜索需求设计了专用的数据结构与算法，能够满足用户丰富的搜索需求。同时新技术的发展也给搜索型数据库带来了新的变革，使其成为大数据处理和分析的重要工具。挑战优势挑战优势核心技术与关键特性搜索型数据库作为一种基于全文检索技术的数据库系统，其核心技术涵盖了多个方面，包括分词、倒排索引、相关度排序等。近年来，随着深度学习技术的发展，稠密向量和向量索引等技术为搜索型数据库在语义搜索、多模态搜索等提供了技术基础。据库的应用范围已经远超传统的长文本数据领域，它们处理常规的查询解析模块索引管理器将格式化后的结果展示给用户位索引管理器将格式化后的结果展示给用户支持并且可有效地处理多个用户同时进行的查询操作能够高效处理结构化、半结构化及非结构化数据。相关度排序根据预定义的或自定义的相关性算法，支持并且可有效地处理多个用户同时进行的查询操作能够高效处理结构化、半结构化及非结构化数据。相关度排序根据预定义的或自定义的相关性算法，返回与用户查询高度相关的结果。结果排序器业务场景及行业应用数据库的应用场景也在扩大ll对大量文本内容进行搜索近似匹配搜索对大量文本内容进行搜索近似匹配搜索在多个字段上执行搜索根据特定条件过滤结果Chapter03《搜索型数据库技术要求》标准简介中国信通院联合阿里云计算有限公司、拓尔思信息技术股份有限公司、极限科技（北京）有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司等多家企业专家参与编制，历时3个月完成4次标准会议讨论，完成标准讨论。/身份认证访问控制CPU兼容性操作系统兼容性工中国信通院/身份认证访问控制CPU兼容性操作系统兼容性工中国信通院数据内容检索非结构化数据检索多语种支持聚排序相关度排序基于字段值的排序Chapter04多模态数据融合处理Ⅱ多模态数据索引关联基于语义的跨模态检索和关联查询。将不同随着数据获取方式和应用场景的多样化，多模态数据（如文本、Ⅱ多模态数据索引关联基于语义的跨模态检索和关联查询。将不同Ⅳ面向特定领域融合索引库Ⅳ面向特定领域融合索引库持。构建面向特定领域的融合索引库的挑战解领域需求、设计高效的数据融合和索引策Ⅲ模态间协同计算能力Ⅲ模态间协同计算能力与AI计算框架相结合，在数据库内存级别提供针对多模态数据的协同计算能力，直接支持针对多模态场景的智能计算和推理需求。将来自不同模态的数据（如文本、搜索型数据库与人工智能的融合近年来，以ChatGPT为代表的大语言模型给人工智能技术注入了新的发展动力，人工智能技术快速迭代。搜索型数据库在人工智能技术发展中发挥了重要作用，同时大语言模型带来的能力提升也给搜索型数据库技术发展产生重要影响。检索增强生成检索增强生成长期记忆对向量数据库的支持语义理解语义理解其它技术对搜索型数据库的影响