BilberryDB：无需代码的多模态向量数据库

BilberryDB 官方网站 是一款无需代码的多模态向量数据库，支持跨3D模型、图像、视频、IoT传感器数据、表格数据、音频和文本的闪电快速嵌入搜索。

产品概览

BilberryDB专为开发者和企业设计，旨在简化多模态数据的处理与分析。它允许用户无需编写代码即可构建最先进的多模态应用，通过统一的向量搜索平台处理多种数据类型。产品目前处于Beta测试阶段，提供30天免费试用，支持企业级性能与扩展。

核心特性

多模态搜索能力

• 跨模态相似性计算：在统一空间中生成和比较不同模态数据的嵌入向量，例如文本与图像、音频与视频的相似性分析。
• 可视化搜索演示：通过Multimodal Studio工具直观对比多模态数据，支持实时相似度评分。

应用案例库

BilberryDB提供丰富的预构建解决方案，涵盖多个行业：

• 医疗编码标注：表格搜索引擎，快速匹配医疗诊断代码。
• 人类活动识别：视频到视频搜索，识别相似动作。
• 化石形态分析：3D模型到3D模型比较，量化形状变化。
• 织物缺陷检测：图像到图像识别，确保纺织品质量标准。
• 电子商务推荐：基于图像的视觉产品搜索与推荐。
• 泵声音异常检测：音频到音频分析，识别设备故障。
• 化学分子结构识别：图像到图像匹配，研究分子模式。

统一数据平台

支持多种数据类型处理：

• 图像：高级计算机视觉嵌入，支持缺陷识别、风格匹配等。
• 视频：逐帧分析，支持动作识别、场景分割。
• 音频：声学特征提取，支持音乐相似性、语音识别。
• 文本：基于Transformer的语义搜索，支持文档相似性、实体提取。

开发者支持

• SDK集成：提供JavaScript/Python SDK，简化嵌入存储、查询和管理。
• 代码示例：

import * as bilberrydb from 'bilberrydb';
import dotenv from 'dotenv';
dotenv.config();

async function searchSimilarImages() {
  const client = bilberrydb.init({
    api_key: process.env.BILBERRY_API_KEY,
    api_id: process.env.BILBERRY_API_ID
  });
  const vec = client.get_vec();
  const results = await vec.search("<enter image path>", { top_k: 5 });
  console.log(`Found ${results.length} similar images:`);
}

性能与扩展

BilberryDB为企业级应用设计，具备以下指标：

• 查询延迟：10–300毫秒
• 吞吐量：每秒1K–5K查询（每Pod）
• 最大向量数：5000万
• 存储容量：200GB
• 索引算法：HNSW（分层可导航小世界图）
• 自动扩展：水平和垂直扩展支持

安全与合规

• 加密：AES-256加密传输与存储
• 合规认证：SOC 2、GDPR、ISO 27001、HIPAA（进行中）
• 访问控制：基于角色的访问控制（RBAC）
• 审计日志：功能开发中
  注：合规认证由开发者在官方页声明，可能随版本变化。

上手与资源

1. 免费试用：提供30天全功能试用，无需信用卡。
2. 开发资源：通过官方网站申请API密钥和文档。
3. 创业支持：BilberryDB提供技术资源投资计划，为合格创业团队提供云积分和工具支持。

总结

BilberryDB通过无需代码的方式降低了多模态数据处理的门槛，适用于医疗、制造、电商等多个行业。其统一的向量搜索平台和丰富的预构建解决方案，帮助开发者快速构建高性能应用。了解更多信息，请访问官方网站或尝试可视化搜索演示。