DashVector：Apa itu DashVector?

DashVector adalah layanan pencarian vektor berbasis Proxima, mesin vektor efisien yang dikembangkan oleh Tongyi Lab. Layanan ini bersifat cloud-native, fully-managed, dan dapat diskalakan secara horizontal. DashVector menawarkan berbagai kemampuan, seperti manajemen vektor dan pencarian, yang dienkapsulasi dalam SDK dan API untuk memudahkan integrasi ke dalam aplikasi AI Anda. Dengan demikian, Anda dapat menjamin pencarian vektor yang efisien dalam berbagai skenario, termasuk model besar, pencarian AI multi-modal, dan analisis struktur molekul.

• Presisi tinggi untuk data multi-dimensi: Memilih atau menggabungkan algoritma berdasarkan dimensi dan distribusi data untuk mencapai keseimbangan antara presisi dan performa sesuai kebutuhan skenario tertentu.

• Pembaruan online secara real-time: Menggunakan struktur indeks datar untuk mendukung pembangunan aliran indeks vektor skala besar secara online dari awal, memfasilitasi pembaruan dinamis secara real-time serta pencarian dan penyimpanan vektor di disk secara instan.

• Kinerja tinggi dengan biaya rendah: Memaksimalkan performa dan memenuhi kebutuhan bisnis dengan biaya terbatas.

• Adaptasi untuk berbagai skenario: Meningkatkan otomatisasi dan kemudahan penggunaan melalui optimasi hiperparameter dan pengindeksan komposit.

• Pembangunan dan pencarian indeks ultra-skala besar: Mencapai efisiensi pencarian tinggi dengan biaya rendah melalui algoritma pencarian komposit dan implementasi proyek yang cermat. Pengindeksan berbasis mikrokontroler dapat mencapai skala miliaran.

• Pencarian vektor dengan tag: Memungkinkan pencarian vektor bersyarat pada lapisan algoritma indeks, menyelesaikan masalah recall yang tidak memuaskan akibat penyimpanan multi-saluran dan memenuhi persyaratan pencarian komposit.

• Skalabilitas horizontal indeks: Menerapkan pencarian terdistribusi melalui sharding non-peer-to-peer dan mendukung penggabungan cepat indeks dengan presisi terbatas, memungkinkan integrasi efektif dengan model perhitungan MapReduce.

• Komputasi heterogen: Mendukung akselerasi pencarian offline dalam skenario skala besar, throughput tinggi, dan pembangunan indeks graf peer berbasis GPU, memungkinkan penggunaan sumber daya dalam batch kecil dengan latensi rendah dan throughput tinggi.