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Elasticsearch:在向量搜索中使用 Direct IO

作者:来自 ElasticSimon Cooper 在kNN向量搜索中使用重新排序可以提高搜索召回率,但可能会增加延迟。了解如何通过利用 direct IO 来减少这种影响。 通过这个面向 Search AI 的自学动手课程亲自体验向量搜索。你可以现在开始免费云试用,或者在本地机器上试用 Elastic。 在 Elasticsearch 9.0 中,我们为使用量化向量的字段搜索引入了kNN 向量重新排序。虽然重新排序能显著提高召回率,但在某些情况下会大幅增加延迟。为了理解原因,我们将探讨重新排序的作用,以及 Lucene 和操作系统如何管理磁盘上的数据。我们还会解释启用 direct IO 如何影响延迟。 向量重新排序的工作原理 一个 HNSW 量化向量索引会存储: 用于在向量空间中导航的 HNSW 图 以位形式存储的量化向量数据 以 32 位浮点数存储的原始向量数据 当执行近似 kNN 搜索时,会先通过 HNSW 图来找到与搜索向量最接近的 k 个向量,使用的是量化向量数据。如果启用了重新排序,图会默认按 3 倍的比例进行过采样,这意味着会在图中搜索 3k 个量化向量。然后重新排序步...

当 AI SaaS 的边际成本不再为零,Cursor 是如何设计定价策略的?

编者按: 当你的 AI 产品用户量激增,却发现每个活跃用户都在"烧钱"时,你是否也在为如何平衡成本控制与用户增长而彻夜难眠? 在这个 AI 算力成本高企的时代,传统 SaaS "边际成本几乎为零"的美好时光已经一去不返。无数 AI 初创公司正面临着同一个残酷现实:用户越活跃,亏损越严重。 这个问题正在让无数 AI 创业者陷入两难境地。 提高价格,用户流失,降低成本,服务质量下降。按使用量计费,用户体验变差还要时刻担心账单爆炸。你是否也在为找不到那个完美的平衡点而苦恼?看着竞品们要么烧钱不止,要么用户体验糟糕,你开始怀疑:难道 AI 时代就没有可持续的商业模式吗? Cursor 用 ARR 冲破 5 亿美元年收入的传奇,给出了最有说服力的答案。 这篇深度解析将揭示 Cursor 如何通过"订阅制+智能限额"的创新定价策略,既保证了用户无障碍使用体验,又构建了强大的成本防火墙。 作者 | Finn 编译 | 岳扬 Cursor 大概是过去几年里最令人印象深刻的初创公司: 12 个月内年度经常性收入(ARR)突破 1 亿美元, 据报道不久后便突破了 2 亿美元, 紧接着 TechCrunch...

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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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