DashVector:What is Vector Retrieval Service DashVector

Qué es el servicio de recuperación de vectores DashVector

DashVector es un servicio de recuperación de vectores nativo de la nube y totalmente administrado, desarrollado sobre el kernel Proxima de Tongyi Lab. Admite escalado horizontal y proporciona capacidades de gestión y consulta de vectores a través de SDKs y APIs para integrarse rápidamente en aplicaciones de inteligencia artificial. Entre sus casos de uso destacan los ecosistemas de LLM, la búsqueda multimodal con IA y el análisis de estructuras moleculares.

• Multi-dimensional precision: Selects algorithms based on data dimensions and distribution to balance precision and performance.

• Real-time online updates: Uses a flat index structure for stream-based building of large-scale vector indexes. Supports immediate search on data insertion, instant disk persistence, and real-time updates.

• High performance and low cost: Maximizes performance and meets business requirements at a limited cost.

• Multi-scenario adaptability: Uses hyperparameter optimization and composite indexes for improved automation and ease of use.

• Ultra-large-scale indexing: Combines composite retrieval algorithms with underlying optimization for cost-effective retrieval. A single shard supports up to several billion vectors.

• Tag-based and vector retrieval: Implements conditional filtering at the index layer, avoiding suboptimal results from traditional multi-way merge retrieval.

• Horizontal scaling: Uses non-peer sharding for distributed retrieval with fast index merging with limited precision loss. Compatible with the MapReduce computing model.

• Cómputo heterogéneo: acelera la recuperación sin conexión por lotes grandes con alto rendimiento. Admite la construcción de índices de grafos de vecinos basados en GPU para aprovechar los recursos con baja latencia y alta capacidad de procesamiento.