随着企业、机构中非结构化数据应用的日益增多以及AI的爆发式增长所带来的大量生成式数据，所涉及的数据呈现了体量大、格式和存储方式多样、处理速度要求高、潜在价值大等特点。但传统数据平台对这些数据的处理能力较为有限，如使用文件系统、多类不同数据库存储上述数据，在数据存储管理、查询分析效率、数据价值挖掘等方面都存在一定的瓶颈，例如传统数据库查询是点查和范围查的一种精确查询，无法满足大模型下如智能问

星环科技向量数据库Transwarp Hippo自发布已来，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，探索和实践大模型场景。在与用户不断地深入交流以及实践中，Hippo迎来了V1.1版本，一套系统即可支持向量与全文联合检索，提高文本数据的召回精度，从而提升大语言模型应用的准确率。同时，Hippo1.1新增余弦距离、批量数据导入导出、Explain与Profile支持、ARM架构