七夕漫谈|向量检索界的超强 CP:DiskANN 铺路,RaBitQ 加速,又准又快还能省

七夕的浪漫是双向奔赴,

向量检索的浪漫是 "又准又快还省钱"

数据太多放不下?全量对比太慢?

要快又怕不准?

DiskANN🤝RaBitQ,性能 5.5 倍于 HNSW,内存省 90%,召回率 94%+。

DiskANN + RaBitQ,不只是更快的检索算法,而是一套能在"准、快、省"之间自由换挡的向量检索引擎。

  • 面对超大规模、低成本优先的场景 ------ 切换 On-Disk 成本模式,SSD 承载原始数据,内存成本直降 90%,照样守住高召回;
  • 面对中等规模、追求极致 QPS/P99 的场景 ------ 切换 In-Memory + RaBitQ 性能模式,索引数据常驻内存,性能可达 HNSW 的 5.5 倍。

同一套 Vamana 图索引,无需重建,按需在成本与性能间切换;

同一套算法引擎,已经走进云搜索服务、火山 Milvus 等多个产品。

云搜索服务:www.volcengine.com/product/es

火山 Milvus:www.volcengine.com/product/mil...

找得准、跑得快、花得省 ------ 这对七夕 CP,让海量向量检索的每一次查询,都又快又稳又划算。

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