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减少 95% 资源的向量搜索 | 使用云搜索的 DiskANN

当前尖端的向量近邻搜索算法,主要以图搜索算法为主,此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度,需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中,显然这不仅大大提高了成本,还限制了数据集的大小。 例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下, 业界常用的内存估算方式是:向量个数 * 4 * (向量维度 + 12)。那么 在 DEEP 10M(96维)的 1 千万数据就需要内存达到 4GB 以上,但是 通过 DiskANN 优化后,仅需要 70 MB 的内存就可以对海量数据高效的进行检索;在 MS-MARCO(1024 维)的 1.38 亿条记录里,需要内存更是高达 534GB,这样检索 1.38 亿的数据需要 12 个 64GB 的节点。 按照上面的估算公式,到了 10 亿级别就需要大约 100 个节点,到 100 亿级别需要的节点数为 1000 个左右,这个规模的服务在资源成本和稳定性上都面临了极大的挑战。我们在服务客户的过程中,发现相比于低延迟检索需求,大部分客户更关注成本和稳定性,因此,火山引擎云搜索团队在原先已经支持的 HNSW、IVF 等低延迟的算法引擎的基础上,引入了内存和磁盘更好平...

我可以写代码写到退休吗?记录我的10年前端技术之旅

今天是2024年4月26日,是我的32岁生日,也是我从事前端开发十年的日子,这篇文章是对我职业生涯的一次回顾,这次回顾颇有感慨,不仅回顾了之前工作的公司、同事,也看了一遍之前写的代码、写的文章,还有以前看的技术书的笔记。 本文就以技术栈为线,把这十年的前端经历串起来,一来让读者一窥这十年前端发展的历程,二来也希望通过分享我个人的经历,给技术人一点信心和方向,原来一直做技术也可以做十年,很快我也35岁了,希望我能打破程序员只能干到35岁的魔咒,40岁、50岁,我依然会写代码,这不仅仅是我的赖以谋生的手段,更是一种生活方式,通过写代码我认识了很多志同道合的朋友,在写代码的路上,我也在欣赏和探索这个世界。 jQuery 关键词:jQuery、全栈 我的第一份前端工作,在一家电商创业公司,我主要做电商后台管理系统,使用的是 jQuery 技术,当时刚从学校出来,没有系统学习过前端知识,于是买了两本书📚。 《JavaScript 高级程序设计(第3版)》(作者:[美] Nicholas C. Zakas,豆瓣评分 9.2,这本书现在已经出了第4版) 《锋利的 jQuery(第2版)》(作者:单...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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