标签：向量

2026-01-30andy阅读(16)评论(0)

引言：为什么需要 Faiss GPU？ 在处理海量向量数据（例如，数百万或数十亿个128维或更高维度的向量）时，传统的CPU计算受限于核心数量和内存带宽，查询延迟往往难以接受。Faiss通过其高度优化的GPU模块，能够充分利用NVIDIA ...

2026-01-27andy阅读(25)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是高性能向量搜索的首选库之一。IVFPQ (Inverted File Index with Product Quantization) 是Faiss中最常用和最强...

2026-01-26andy阅读(38)评论(0)

Faiss 乘积量化 (PQ) 算法详解：从向量压缩原理到实战应用 在大规模向量搜索场景中，内存和带宽往往成为性能瓶颈。Faiss 提供的乘积量化（Product Quantization, PQ）算法是解决这一问题的核心技术之一。PQ 算...

2026-01-24andy阅读(41)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是目前业界公认最强大的向量搜索库之一。在 Faiss 中，最基础也是最精确的索引类型是暴力检索索引（Flat Indexes），其中最常用的是 IndexFlatL...

2026-01-16andy阅读(64)评论(0)

如何利用向量数据库的访问控制机制保护RAG中的敏感文档 导语 检索增强生成（RAG）系统是构建现代知识型AI应用的核心范式。然而，在企业级部署中，安全性是一个巨大的挑战。如果将敏感和非敏感文档混合存储在同一个向量索引中，没有适当的访问控制，...

2025-12-27andy阅读(166)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(174)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(159)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(162)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(86)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...