汤不热吧
Milvus 等数据库目前对向量 + 关键词（BM25）混合搜索的原生支持度及权重分配逻辑如何？
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。...
标签：向量
第2页云原生向量库的 Serverless 模式在低频访问下能否做到真正的“按需缩容至零”？
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...
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？
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...
针对高吞吐场景，单次检索 1024 条向量的 Batch Query 比单条查询的资源消耗优势在哪？
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...
向量维度从 768 升至 1536 后，检索延迟的增长幅度与计算压力分布如何变化？
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...
针对小规模团队，Milvus 这种依赖 Etcd/Pulsar 的重型架构是否有更轻量的“单机版”运维方案？
对于专注于AI模型部署和向量搜索的小规模团队而言，选择一个可靠的向量数据库至关重要。然而，像 Milvus 这种企业级的向量数据库，其标准集群架构（依赖 Etcd 进行元数据管理，Pulsar/Kafka 进行消息队列，MinIO 进行对象...
向量检索配合布尔过滤（Scalar Filtering）时，如何避免性能掉入全表扫描的坑？
如何高效实现向量检索配合布尔过滤，避免全表扫描的性能陷阱 在构建RAG（检索增强生成）或推荐系统时，我们经常需要结合语义相似度（向量检索）和精确条件（布尔过滤，如category=’electronics’或pric...