DashVector:Vector Retrieval Service DashVector とは

Vector Retrieval Service DashVector とは

DashVector は、通義実験室（Tongyi Lab） が開発した Proxima カーネルを基盤とする、クラウドネイティブでフルマネージドのベクトル取得サービスです。水平スケーリングをサポートし、SDK や API を通じてベクトルの管理およびクエリ機能を提供するため、AI アプリケーションへの迅速な統合が可能です。ユースケースには、大規模言語モデル (LLM) エコシステム、マルチモーダル AI 検索、分子構造解析などが含まれます。

• 多次元精度： データのディメンションとディストリビューションに基づいてアルゴリズムを選択し、精度とパフォーマンスのバランスを最適化します。

• リアルタイムオンライン更新： FLAT インデックス構造を採用し、ストリームベースで大規模ベクトルインデックスを構築します。データ挿入直後の即時検索、ディスクへの瞬時永続化、リアルタイム更新をサポートします。

• 高性能・低コスト： 制限されたコスト内で最大限のパフォーマンスを引き出し、ビジネス要件を満たします。

• 多様なシナリオへの適応性： ハイパーパラメータ最適化および複合インデックスを活用し、自動化と使いやすさを向上させます。

• 超大規模インデックス： 複合取得アルゴリズムと基盤層の最適化を組み合わせることで、コスト効率の高い取得を実現します。単一シャードで数十億規模のベクトルをサポートします。

• タグベースおよびベクトル取得： インデックスレイヤーで条件付きフィルターを実装し、従来のマルチウェイマージ取得による非最適な結果を回避します。

• 水平スケーリング： 非ピア型シャーディングを採用し、分散取得を実現します。精度損失を最小限に抑えつつ高速なインデックスマージをサポートし、MapReduce コンピューティングモデルとも互換性があります。

• 異種計算： 高スループットによる大規模バッチオフライン取得を高速化します。GPU を活用した近傍グラフインデックス構築をサポートし、低遅延かつ高スループットでのリソース利用を実現します。