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大语言模型正在与企业应用迅速结合，并深刻改变企业的各个产业环节。而大模型训练所使用的数据包含了如文档、图片、音视频等各种类型的非结构化数据，传统关系型数据库能力有限。通过将这些非结构化数据转换为多维向量，可以结构化地在向量数据库中进行管理，实现高效的数据存储和检索过程，结合相似性检索特性，可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。

星环科技Transwarp Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，自发布以来受到了众多用户的欢迎，帮助用户实现向量数据的存储、管理和检索，加速大模型场景的探索和实践。为了进一步降低用户使用向量数据库的门槛和成本，Hippo推出Community Edition社区版，单机即可安装部署，开箱即用，并支持多种接口、向量/标量数据实时更新，以及多种向量检索，帮助用户低成本、快速地进行大模型场景的探索，如构建知识库、智能问答机器人等。

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