汤不热吧
如何设计RAG检索机制以隔离恶意/毒性数据源的注入？
引言：RAG面临的“检索投毒”威胁 检索增强生成（RAG）架构通过结合大语言模型（LLM）的推理能力和外部知识库的实时信息，极大地提升了模型响应的准确性和时效性。然而，RAG的安全性高度依赖于其检索到的数据的质量和信任度。当攻击者能够向知识...
标签：检索
在移动端（ARM 架构）跑向量检索，内存开销和延迟能否满足实时毫秒级响应？
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...
单个 Collection 的分片数（Shards）超过 CPU 核心数后，检索性能会发生怎样的拐点？
在构建高性能的AI检索系统时，向量数据库（如Milvus、Pinecone或Weaviate）的分片（Sharding）策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上，实现查询的并行化，从而提高检索速...
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...
随着返回结果 TopK 增加，检索耗时呈线性增长的底层堆排序瓶颈如何解决？
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...
GPU 检索支持 INT8 或 BF16 加速吗，对比 FP32 的性能提升倍数是多少？
在现代AI基础设施中，向量检索（Vector Search）是推荐系统、RAG（检索增强生成）和大规模图像识别等应用的核心。当数据集达到数亿甚至数十亿级别时，如何在GPU上高效地执行相似性搜索成为瓶颈。本文将深入探讨GPU检索对INT8和B...
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...
AI的7种模式是什么？
AI模型在实际应用中并非孤立运行，而是通过特定的模式（Patterns）进行组合，以解决复杂的业务问题。虽然业界对AI模式的划分有多种版本（如Google的7大模式），但在AI基础设施和模型部署领域，检索增强生成（Retrieval-Aug...