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English(EN) Building a Billion-Vector Search System Without Putting Everything in RAM

构建十亿向量搜索系统，无需完全依赖RAM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

构建一个用于数十亿向量的大规模向量搜索系统，并不需要将所有数据都存储在RAM中，因为RAM成本高昂且不可持续。相反，架构师可以通过策略性地区分初始发现所需数据和最终精度所需数据来设计内存高效的系统。这包括仔细决定哪些组件驻留在RAM中，哪些可以存储在磁盘上，并在每个检索阶段使用不同的数据表示。这种方法通过Qdrant和使用H&M产品嵌入的基准测试得到证明，可以在没有高昂基础设施成本的情况下实现可扩展的向量搜索。 AI

影响 能够更具成本效益和可扩展性地部署由AI驱动的搜索和推荐系统。

排序理由 文章讨论了构建高效向量搜索系统的架构决策和基准测试，这属于对AI基础设施的研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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构建十亿向量搜索系统，无需完全依赖RAM

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报道来源 [1]

  1. Towards AI TIER_1 English(EN) · Vatsala Singh ·

    构建一个无需将所有内容都放入RAM的十亿向量搜索系统

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