标签：向量

2025-12-27andy阅读(76)评论(0)

在构建大规模检索增强生成（RAG）或向量相似度搜索系统时，查询结果不准确是一个常见且棘手的问题。这通常源于嵌入模型生成的高维向量空间出现了数据漂移（Data Drift）或模态塌陷（Mode Collapse）。排查这类问题最直观的方法是可...

2025-12-27andy阅读(82)评论(0)

痛点：更换Embedding模型与海量数据重索引 在AI基础设施中，向量数据库（Vector Database）是RAG（Retrieval-Augmented Generation）和语义搜索的核心。随着新模型（如BGE、GTE或定制模型...

2025-12-27andy阅读(74)评论(0)

在构建实时RAG（检索增强生成）或高频更新的推荐系统时，一个核心挑战是写入即时可见性（Read-After-Write Consistency, RAWC）。用户刚上传的文档或刚产生的向量，必须在最短的时间内被搜索接口捕获。那么，刚写入的E...

2025-12-27andy阅读(77)评论(0)

导言：为什么向量检索需要热点缓存？ 在现代的大规模向量检索系统（如基于HNSW或IVFFlat的系统）中，数据通常存储在SSD甚至HDD上，或者通过网络文件系统（NFS）访问。尽管ANN（Approximate Nearest Neighb...

2025-12-26andy阅读(43)评论(0)

挑战：移动端向量检索的瓶颈 随着生成式AI和个性化推荐的普及，将向量检索能力部署到边缘设备（如手机、IoT设备）的需求日益增长。然而，在典型的移动端ARM架构设备上，实现“实时毫秒级响应”（通常要求延迟小于10ms）面临两大核心挑战： 内存...

2025-12-26andy阅读(40)评论(0)

引言：混合搜索的必要性 在现代检索增强生成（RAG）和语义搜索应用中，纯粹的向量搜索（基于语义相似度）和纯粹的关键词搜索（基于词汇匹配，如BM25）都有其局限性。向量搜索可能遗漏关键词精确匹配的文档，而关键词搜索则无法捕获深层次的语义关系。...

2025-12-26andy阅读(37)评论(0)

如何实现云原生向量库在低频访问下的按需缩容至零 随着AI应用爆发，向量检索（Vector Search）成为基础设施的关键组件。对于许多初创项目或内部工具而言，向量库（Vector DB）的访问频率可能极低，大部分时间处于空闲状态。传统的云...

2025-12-26andy阅读(52)评论(0)

既然 pgvector 已经能跑，专业向量数据库在千万级以上的核心优势到底在哪？ 随着大模型和RAG（检索增强生成）技术的普及，向量数据库（VDB）成为了AI基础设施的关键组件。PostgreSQL的扩展 pgvector 凭借其易用性和对...

2025-12-25andy阅读(82)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(88)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...