今天共享的是：精深：⾯向⽣成式AI的向量数据库：架构，性能与异日趋势

申报认为：36页

本文主要先容了面向生成式AI的向量数据库，包括其布景、Milvus举座架构联想、性能环节 - 索引以及面向AI的握续进化等方面。

向量数据库布景

- 向量数据：由深度学习模子将非结构化数据回荡而来的高维向量。

- 向量检索：找到离查询向量最近的K条向量，距离筹谋取决于模子界说的Metric。

- 向量数据库：专为存储和查询高维向量数据优化的系统，在AI 1.0时间已平凡欺诈，如今在RAG中看成存储记挂体增强LLM成果关联性。

Milvus举座架构

- 云原生散布式架构，含Proxy、Query、Data、Index等组件，具有普遍膺惩性、细腻膨大性、无邪数据处分和增量更新才智。

- 及时性与性能衡量，通过growing和sealed segment及异步compaction等优化查询。

- 营救批量写入和全局索引，Zilliz Cloud提供向量数据库即行状，有多种版块适配不同需乞降部署环境。

性能环节 - 索引

主流索引各有特色，Knowhere引擎集成多种算法，包括FLAT、IVF、Product quantization、HNSW、DISKANN、GPU cagra等，选拔需详细酌量cost、accuracy和performance，Zilliz Cloud生意版索引引擎cardinal有更多优化。

面向AI握续进化

- Sparse vector：索取环节词信息，在特定数据上上风明显。

- Hybrid search：营救多向量多模态存储和检索，可从更多维度调回和rerank。

- Grouping search：通过doc维度团员搜索，得志用户更复杂需求。

- 愈加易用：Milvus后续将提供调用第三方模子转向量才智，便于用户径直使用非结构化数据。

以下为申报节选本色