了解为什么公司会使用 ClickHouse 来为其 AI 工作负载提供动力。
一流的摄取速率，旨在处理持续的数据流，因此您可以依靠最新信息来推动准确的预测和结果。
无与伦比的规模化查询性能。在毫秒内查询数十亿行数据。缩短迭代时间并最大限度地提高数据效率。
强大的自动扩展功能，旨在处理不可预测的工作负载。专注于机器学习，无需担心您的基础设施。
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可作为Python 的进程内 OLAP SQL 引擎使用。利用 ClickHouse 的全部功能，直接在您的 Python 代码中使用 chDB。
受处理海量数据开发人员的信赖 规模
ClickHouse 用于机器学习和 AI
ClickHouse 专为轻松从复杂数据中获取洞察力而构建。无论您处理多少数据。无论您是通过聚合提取有价值的信息以用于模型训练和评估，还是通过用户定义函数运行推理，或是执行向量搜索，ClickHouse 都能帮助您最大限度地提高数据效率，并为任何应用程序释放 AI 的力量。
创建有价值的体验和见解
无论您是构建引人入胜的个性化功能，将语义搜索整合到您的产品中，自动生成原始内容的汇总见解，还是其他功能，ClickHouse 都能提供构建 AI 驱动的功能所需的功能。
统一您的数据栈
无需使用专门用于特定机器学习任务（例如向量搜索）的数据存储。使用 ClickHouse，您可以依靠一个统一的数据存储来为您的分析提供动力，运行您的机器学习工作负载，并在一个地方管理您的临时查询。
有效管理数据
ClickHouse 对资源的有效管理有助于最大限度地提高成本效益。我们的列式设计提供一流的压缩率，减少存储负担，并确保即使是最密集的机器学习工作负载也能实现闪电般的速度。
使用您喜爱的工具
直接使用您喜爱的机器学习工具利用 ClickHouse。我们不断增长的集成社区包括流行的机器学习框架、可视化工具、笔记本等。
支持 参考
有关如何开始使用 ClickHouse 进行机器学习的详细指南，请关注我们的博客
- 使用 ClickHouse 进行向量搜索 - 第 1 部分
- 使用 ClickHouse 进行向量搜索 - 第 2 部分
- 视频：ClickHouse 用于 AI - 向量、嵌入、语义搜索等 - Alexey Milovidov，ClickHouse
- 视频：ClickHouse 中的向量搜索 - Dale McDiarmid
- 将 Langchain 与 ClickHouse 结合使用
- 将 Deepnote 与 ClickHouse 结合使用
- 使用 ClickHouse 分析 Hugging Face 数据集
- 使用 ClickHouse UDF 与 OpenAI 模型集成
- 使用 ClickHouse 机器学习函数进行预测
- Helicone 为高级 LLM 监控从 Postgres 迁移到 ClickHouse
- ClickHouse 和机器学习数据层
- 使用 ClickHouse 为特征存储提供支持
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