高性能、高可用,支持千亿级向量数据
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自从2017年Faiss库和HNSWlib开源后,向量索引近些年经过演进后,主要以HNSW图搜、IVF聚簇索引两大方向为主要演进路线。在RabitQ算法出来之前...
正好前阵子有哥们儿给了我台M4,就用它来跑下KVectors向量数据库的性能测试,预期肯定比我这老Intel款MBP强,但强到我看到这个结果还是好好数了下数字的...
从Sift的这100万向量数据集中查询一万条向量,一共用时159042毫秒(ms), 平均15.9毫秒, 跟KVectors里提供的HNSW+DiskANN版本...
KVectors (https://github.com/fujohnwang/kvectors) 支持三层访问模式:
1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础学AI大模型...
前情摘要 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础...
随着AI大模型时代的到来,我们正经历一场前所未有的数据爆炸。从推荐系统到大语言模型(LLM)的检索增强生成(RAG),向量数据库已成为支撑这些智能应用的核心基础...
生成式AI革命已持续三年,但AI的有效性受到“上下文差距”的限制。企业拥有丰富的数据——分散在文档、数据库、Slack消息、ERP和CRM工具以及无数其他系统中...
随着AI应用爆发式增长,向量数据库成为支撑语义搜索、RAG等场景的核心基础设施。本文聚焦Serverless架构的向量数据库,解析其按查询量/存储量付费模式的技...
随着数字版权管理需求的爆发,图片素材库的相似性搜索成为行业刚需。本文对比分析Milvus、Qdrant、Faiss等开源方案与腾讯云向量数据库的技术特性,结合企...
当教育平台题库规模突破60亿道试题时,传统关键词检索已无法满足精准教学需求。考试宝与腾讯云向量数据库的合作案例显示,AI技术正推动教育数据基础设施的范式变革——...
随着AI技术加速教育信息化进程,搭建校园智能问答机器人或AI助教已成为高校提升服务效率的核心需求。本文从知识库构建痛点出发,对比主流数据库技术特性,重点解析腾讯...
在AI应用爆发式增长的今天,向量数据库已成为企业构建智能系统的核心基础设施。面对海量数据的实时更新需求,传统的全量索引重建模式已无法满足业务敏捷性要求。本文将带...
在大模型时代,向量数据库成为AI应用的基础设施。面对业务负载波动,弹性伸缩能力成为企业降本增效的关键。本文对比主流向量数据库的扩缩容能力,重点解析腾讯云向量数据...
在大模型驱动的AI应用浪潮中,多模态搜索成为企业突破单模态数据局限的关键技术。本文聚焦支持文本与图像混合检索的向量数据库,横向对比主流产品技术特性,并重点解析腾...
本文聚焦AI时代海量非结构化数据处理需求,深度解析主流向量数据库在百亿级数据场景下的性能表现。通过架构特性、查询效率、扩展能力等维度的横向对比,揭示不同技术方案...