人工智能和大数据

2025-12-25andy阅读(203)评论(0)

在现代推荐系统、RAG（检索增强生成）应用和大规模搜索场景中，向量数据库的查询吞吐量是决定系统性能和成本的关键因素。当需要对数千甚至数百万用户进行实时特征或上下文检索时，如何高效地执行查询成为了AI基础设施工程师必须面对的挑战。 针对高吞吐...

2025-12-25andy阅读(219)评论(0)

随着大模型和高级嵌入模型的普及，例如从使用 768 维度的 text-embedding-ada-002 转向 1536 维度甚至更高的模型，AI 基础设施工程师面临一个核心挑战：向量维度（D）的增加对检索性能的影响是否是线性的？ 本文将深...

2025-12-25andy阅读(167)评论(0)

在构建低延迟的AI推理服务，特别是依赖实时数据查询的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统或特征存储（Feature Store）时，数据库的性能至关重要。当数据库（如PostgreSQL）经历重启（即冷...

2025-12-25andy阅读(160)评论(0)

深入解析与优化：大规模检索中 Top-K 性能瓶颈的 $O(N)$ 解决方案 在现代AI基础设施，尤其是向量检索、推荐系统和信息检索系统中，我们经常需要从海量的候选集 $N$ 中选出得分最高的 $K$ 个结果（Top-K）。常见的实现方式是...

2025-12-25andy阅读(195)评论(0)

在构建大规模多租户的RAG（检索增强生成）系统时，AI基础设施工程师经常面临一个核心挑战：如何在单个向量数据库集群内安全且高效地隔离数千个租户（Tenant）的数据和查询请求？主要有两种方案：为每个租户创建一个独立的 Collection（...

2025-12-25andy阅读(95)评论(0)

在边缘计算环境中，AI模型的知识产权保护和防篡改是至关重要的。模型文件通常包含大量的专有算法和训练数据信息，一旦泄露或被恶意修改，将造成巨大的经济损失。本文将详细介绍如何结合文件加密和完整性验证，实现模型在边缘设备上的安全存储和验证加载（V...

2025-12-25andy阅读(77)评论(0)

在AI基础设施，特别是高性能缓存、元数据存储或嵌入式数据库中，纯内存操作（In-Memory）是追求低延迟的关键。然而，当面临高频写入时，如何确保WAL（Write-Ahead Log，预写日志）的持久化（即数据的Durability）成为...

2025-12-25andy阅读(85)评论(0)

在智能制造和工业物联网（IIoT）环境中，传感器数据的完整性至关重要。恶意行为者，无论是内部还是外部，都可能通过注入伪造数据来操纵生产决策、引发设备故障或破坏产品质量。由于传统网络安全手段难以深入到数据有效载荷的语义层面，我们需要一种专注于...

2025-12-24andy阅读(104)评论(0)

在构建高性能、高可用性的向量搜索服务时，弹性伸缩能力至关重要。Milvus作为主流的向量数据库，其查询性能主要依赖于Query Node的数量。当业务量增长需要增加Query Node时，用户最关心的问题是：数据重平衡（Rebalance）...

2025-12-24andy阅读(88)评论(0)

痛点分析：分布式索引的冷启动惩罚 在高性能分布式AI系统中（例如向量数据库、大型推荐系统或索引型搜索服务），每个节点通常负责管理数据的一个或多个分片（Shards）。当一个节点因故障宕机后，为了快速恢复服务，其负责的索引分片必须从持久化存储...