Exécutez des modèles ONNX et TensorFlow directement au sein de la base de données. Les modèles s'exécutent dans la base de données. Les données restent sur place. Les requêtes sont traitées en quelques millisecondes.

Type de vecteur natif intégrant des modèles d'intégration, un indexage approximatif par voisins les plus proches et une recherche par similarité.

Associe la recherche par similarité au filtrage par mots-clés afin d'obtenir un contexte précis et pertinent pour les applications RAG.

Sécurisez vos fonctions utilisateur en Python, Scala ou JavaScript pour connecter directement vos flux de travail à des modèles linguistiques de toute taille.

Connectez les agents IA directement via le serveur MCP.

Prétraitement des données basé sur SQL, avec des fonctions de prétraitement d'apprentissage automatique intégrées et des tables temporaires. Le calcul des caractéristiques en ligne s'effectue directement dans la base de données, là où les données sont déjà stockées.

Déploiement entièrement sur site n'importe quel matériel. Fonctionne entièrement sur votre matériel, sur votre réseau, dans votre environnement.

Lisez nativement les formats Iceberg et Delta, avec gestion des identifiants et mise en cache des objets externes. Vos données restent dans des formats ouverts sur une infrastructure que vous contrôlez.

Contrôle total sur les points de terminaison des modèles d'IA et l'inférence en base de données. Vous choisissez les modèles, vous gérez les déploiements et vous contrôlez les décisions.

Les fonctions utilisateur en Python, Scala et JavaScript s'exécutent à l'intérieur du périmètre de sécurité de la base de données.

Chiffrement au repos et en transit, avec masquage dynamique des données et anonymisation au niveau des colonnes. Conçu pour les environnements réglementés, isolés physiquement et soumis à des exigences de conformité élevées.

Traite des lots de valeurs de colonnes en une seule processeur . requête analytiques évolue en fonction du matériel, et non de la configuration.

requête s'effectue dans processeur plutôt que dans la mémoire vive. Cette approche s'est avérée plus rapide que in-memory traditionnelles pour les charges de travail OLAP courantes.

Répartit requête sur tous les cœurs disponibles grâce au partitionnement automatique et aux index de stockage automatiques. Les requêtes n'accèdent qu'aux données dont elles ont besoin.

Utilise une architecture brevetée de type « Positional Delta Tree » pour assurer des mises à jour et des insertions en temps réel sur jeux de données volumineux, jeux de données jamais compromettre les performances faible latence ultra-rapides et faible latence tâches analytiques .

Séparation du stockage et de la puissance de calcul, avec configuration de la mémoire en exécution et support du stockage à plusieurs niveaux. Faites évoluer la couche soumise à une charge importante sans affecter les autres.

Importez des données en temps réel via DataConnect et requête conjointement avec des données historiques avec une latence inférieure à une seconde. Un seul système pour streaming par lots.