DashVector:DashVector とは

DashVector は、通義千問 Lab によって開発された効率的なベクトルエンジンである Proxima に基づくベクトル検索サービスです。このサービスは、クラウドネイティブで、フルマネージドであり、水平方向にスケーラブルです。 DashVector は、ベクトル管理や検索など、さまざまな機能を提供します。これらの機能は SDK と API にカプセル化されているため、AI アプリケーションに簡単に統合できます。このようにして、大規模モデル、マルチモーダル AI 検索、分子構造解析など、さまざまなシナリオで効率的なベクトル検索を保証できます。

• 多次元データの高精度: データの次元と分布に基づいて、さまざまなアルゴリズムを選択または組み合わせます。これにより、特定のシナリオのニーズに基づいて、精度とパフォーマンスのバランスを取ることができます。

• リアルタイムのオンライン更新: フラットインデックス構造を採用して、オンラインの大規模ベクトルインデックスのストリーム構築を最初からサポートします。これにより、リアルタイムの動的更新が容易になり、ベクトルを瞬時に検索してディスクに保存できます。

• 低コストで高性能: パフォーマンスを最大化し、限られたコストでビジネスニーズを満たします。

• 複数のシナリオへの適応: ハイパーパラメーターの最適化と複合インデックス作成により、自動化機能を強化し、サービスを簡単に利用できるようにします。

• 超大規模インデックスの構築と検索: 巧妙なプロジェクト実装とアルゴリズムの最適化を組み合わせた複合検索アルゴリズムを導入することにより、低コストで高い検索効率を実現します。マイクロコントローラーに基づくインデックス作成は、数十億規模に達する可能性があります。

• タグ付きベクトル検索: インデックスアルゴリズム層で条件付きベクトル検索を可能にし、マルチチャネルストレージによって引き起こされる不十分なリコール結果の問題を解決します。これは、複合検索の要件を満たします。

• インデックスの水平方向のスケーラビリティ: 非ピアツーピアシャーディングによる分散検索を実装し、限られた精度でのインデックスの迅速なマージをサポートします。これにより、サービスを MapReduce 計算モデルと効果的に組み合わせることができます。

• ヘテロジニアスコンピューティング: 大規模で高スループットのシナリオでのオフライン検索の高速化と、GPU に基づくピアグラフインデックスの構築をサポートします。これにより、低レイテンシと高スループットで小バッチでリソースを使用できます。