DABStep由MIT、Stanford等顶尖机构联合发布，涵盖450+真实复杂任务，要求AI代理在“自由文本 + 数据库”混合环境下完成多跳、多步推理，被称为“最接近产业实战的AI数据试金石”。
精准过滤、多路召回
全面提升检索精度
VexDB通过向标联合查询与稠密稀疏多路召回，显著实现检索精度的提升。
向量-标量联合检索
VexDB通过分层分段的数据管理方式，能够在不同的标量选择率下，始终选择到最优的向量子索引，从而降低向标查询时延和性能抖动。与业界流行产品相比，VexDB在高并发向标混合查询上，展现出了1.3倍-8倍的吞吐性能优势。
稠密稀疏多路召回
VexDB支持BM25算法，通过并行检索稠密和稀疏向量结果，覆盖更全面的相关性维度，再通过重排序模型优化最终排序，实现召回率、Top-K结果、长尾查询覆盖率多方位提升，从而提升查询的精度。
严苛场景打磨 行业深度实践
产学研成果的价值，离不开真实场景的实践深度。目前，VexDB已在金融风控、智慧医疗、智慧公安、公共安全等关键领域实现了落地，经过了严苛场景的实战检验。
例如，某企业基于VexDB整合海量多模态数据信息，构建私域知识库。基于不同种类大模型，构建邮件分类能力、推理分析能力、总结能力等能力，与邮箱基础能力进行深度整合围绕快速查找目标邮件、快速了解邮件内容、邮箱知识问答等应用场景构建面向用户的便捷功能。
数智引航携手顶尖高校与产业伙伴，不断让产学研协同创新结出硕果。未来，数智引航将继续深化产学研协同创新，致力于打造为AI而生的VexDB向量数据库，聚力学术创新，引领国产数据库根技术发展，汇数成智，引航未来！
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数智引航向量数据库VexDB新品发布会
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如果字段的最大可能长度超过255字节，那么长度值可能…
只能说作者太用心了，优秀
感谢详解
一般干个7-8年（即30岁左右），能做到年入40w-50w；有…
230721