Base de datos cognitiva

Base de datos cognitiva nativa de GPU

Pruébalo ya

Una base de datos de nueva generación para agentes de IA

Cognitive Database es una plataforma de datos cognitivos de alto rendimiento para agentes de IA. Con una arquitectura nativa de GPU, unifica el análisis de datos, la recuperación de conocimiento, la memoria a largo plazo y el aprovisionamiento de contexto confiable. Mejora el rendimiento y la rentabilidad, reduce la fragmentación del sistema, disminuye la barrera de adopción y ha sido validada en escenarios complejos para ayudar a las empresas a crear aplicaciones inteligentes verdaderamente implementables y en constante evolución con mayor rapidez.

Valores fundamentales

Liderazgo de desempeño

Admite análisis en tiempo real y toma de decisiones inteligentes sobre grandes volúmenes de datos. En comparación con ClickHouse: TPC-DS SF1000 (1 TB): 456 veces más rápido; TPC-H SF1000 (1 TB): 148 veces más rápido. TPC-DS y TPC-H son poseedores de récords mundiales.

Mayor eficiencia de costos

Mayor rendimiento para la misma carga de trabajo, menor TCO. En TPC-DS, en comparación con Snowflake: la relación rendimiento/costo es más de 20 veces mejor. En comparación con Databricks: más de 58 veces mejor. Las mejoras de rendimiento de un orden de magnitud reducen significativamente el costo computacional por unidad, disminuyendo así el TCO.

Arquitectura integrada

No es necesario integrar múltiples sistemas. Unifica modelos relacionales, vectoriales, gráficos, de texto completo, de documentos y otros en una sola plataforma, que abarca análisis de datos, recuperación de conocimiento, provisión de contexto y administración de memoria, lo que reduce la fragmentación del sistema, el movimiento de datos y la complejidad operativa.

Liderazgo de la memoria

Mejora la capacidad de los agentes de IA para gestionar negocios con el tiempo. Gracias a la recuperación híbrida, la memoria a largo plazo y la gestión de contexto confiable, mejora la continuidad en interacciones de múltiples turnos, el razonamiento complejo y la ejecución de tareas. La precisión de la memoria supera el 90 %. Pruebas de rendimiento BEAM 500K y LongMemEval-S: doble campeón.

Facilidad de uso

Análisis y acceso al conocimiento basados ​​en lenguaje natural. Admite interacciones con lenguaje natural, SQL, Python y API. Los usuarios empresariales pueden iniciar directamente el análisis de datos, la recuperación de conocimiento y las consultas interactivas, lo que reduce las barreras de acceso a los datos y acelera el proceso desde las preguntas de negocio hasta la obtención de información valiosa.

Validado en diversos escenarios

Probado en casos de uso empresarial de alto valor. Ya validado en escenarios complejos como el control inteligente de riesgos, la investigación de inversiones inteligente, el análisis crediticio y la atribución de riesgos, lo que traduce las ventajas de rendimiento subyacentes en valor empresarial: análisis más rápidos, detección temprana de riesgos y un soporte para la toma de decisiones más eficiente.

¿Por qué reconstruir una base de datos con GPU?

¿Por qué reconstruir una base de datos con GPU?

Las llamadas de alta frecuencia exigen un mayor rendimiento.

Admite cientos de agentes con alta concurrencia y millones de llamadas por tarea individual.

La comprensión a partir de múltiples fuentes requiere la recuperación de múltiples modelos.

Gestión unificada de datos relacionales, vectoriales, gráficos, de texto completo, de documentos y de otro tipo, con recuperación híbrida.

La continuidad de las tareas requiere memoria a largo plazo.

Acumule contexto, estado de la sesión y tareas históricas para mantener una inteligencia continua.

Base de datos nativa de GPU para agentes de IA

Redefiniendo la infraestructura de datos para la era inteligente.

Aceleración nativa de GPU

Construida sobre una arquitectura nativa de GPU, acelera todo tipo de análisis, búsqueda vectorial y análisis de grafos, ofreciendo recuperación de alto rendimiento y baja latencia, análisis SQL ultrarrápidos, búsqueda semántica y aprendizaje automático, todo ello en una única plataforma informática con aceleraciones de un orden de magnitud.

Recuperación de conocimiento multimodelo

Admite el reconocimiento de conocimiento multimodal, el análisis sintáctico, la extracción semántica y el almacenamiento unificado. Los modelos de datos relacionales, vectoriales, gráficos, de series temporales y otros se almacenan, gestionan y recuperan de forma uniforme. Una única plataforma lo gestiona todo, sustituyendo a múltiples sistemas integrados.

Memoria contextual escalable

Construido sobre un sistema de archivos distribuido de desarrollo propio con memoria a largo plazo, memoria de sesión y gestión de contexto integradas, permite la acumulación continua de diversos tipos de memoria. La recuperación de baja latencia acelerada por GPU y la recuperación precisa permiten a los agentes mantener la comprensión entre sesiones y volverse más inteligentes con el tiempo.

Análisis de datos en lenguaje natural

Admite la interacción en lenguaje natural, así como SQL, Python y API RESTful. Reconoce automáticamente la intención del usuario y permite la consulta y el análisis conjuntos de datos de múltiples modelos, lo que reduce las barreras para el análisis de datos y el desarrollo de aplicaciones.

Cuatro escenarios típicos

01

Aceleración de la inferencia de IA

Las respuestas rápidas de los agentes se basan en la aceleración coordinada de la inferencia de modelos y los flujos de datos. Al mejorar la eficiencia en el análisis de datos, la recuperación de conocimiento y la construcción de contexto, los agentes logran comprender, juzgar y ejecutar con mayor rapidez.

02

Toma de decisiones crítica en términos de latencia

En las empresas donde la latencia impacta directamente en los ingresos y el riesgo, el procesamiento de datos en tiempo real determina la eficiencia en la toma de decisiones. El análisis de baja latencia y la computación en tiempo real ayudan a los clientes a aprovechar oportunidades, controlar riesgos y tomar decisiones empresariales críticas con mayor rapidez.

03

Exploración impulsada por el descubrimiento

En escenarios donde los ciclos de análisis determinan la agilidad empresarial, la eficiencia del análisis de datos influye en la velocidad de exploración y el ritmo de la innovación. El análisis acelerado de datos de múltiples fuentes, la recuperación semántica y la correlación del conocimiento ayudan a validar hipótesis, descubrir información valiosa e impulsar la innovación con mayor rapidez.

04

Escalabilidad de alta complejidad y alto volumen

En escenarios donde el volumen de datos y la complejidad de las consultas aumentan continuamente, la escalabilidad del sistema define la capacidad empresarial. La computación de alto rendimiento y la gestión unificada de datos ayudan a los clientes a gestionar grandes volúmenes de datos, consultas complejas y aplicaciones inteligentes a gran escala con un funcionamiento estable.

Datos y conocimiento unificados para una comprensión empresarial confiable

Gestión unificada de datos estructurados, no estructurados y multimodales, combinando modelos relacionales, vectoriales, gráficos, de texto completo, de documentos y otros. Recuperación única y búsqueda conjunta multimodal: creación eficiente de un contexto empresarial completo y fiable para agentes de IA, eliminando la necesidad de múltiples bases de datos, almacenes vectoriales y sistemas de recuperación.