汤不热吧
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...
标签：检索
第2页向量维度从 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...