概述
向量检索服务 DashVector基于阿里云的向量引擎Proxima内核开发。它提供完全托管在云原生架构上的高效向量检索服务，并支持垂直和水平扩展以满足业务需求。 向量检索服务将强大的向量管理、检索等能力，通过简洁易用的SDK和API接口透出，方便您轻松地将其与智能问答、多模态搜索等各种场景的应用进行集成。
工作原理
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应用
通过低代码API和简单易用的SDK，可以将向量检索服务DashVector集成到各种场景的应用中，如多模态搜索、智能问答、基于LLM的服务等。
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向量检索服务DashVector
基于云原生架构，向量检索服务DashVector可以实现跨集群和跨地域部署，这样您就可以通过扩展集群和服务（搜索器）来调整服务量和性能（如QPS），从而灵活应对业务变化。 您可以在DashVector控制台中管理和配置向量搜索服务（如集群、集合、API-KEY等）。 我们提供主流编程语言的SDK，方便您以低代码方式快速上手。
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云基础架构
阿里云提供强大的计算、存储和网络云资源，以及强大的数据处理和容器管理服务，以支持灵活、可靠的云原生架构。
产品优势
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完全托管的服务
在无服务器架构上为您的业务快速集成完全托管的云原生向量检索服务，实现低成本运维，您只需支付数据消耗方面的费用。
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专为向量搜索而设计
运用丰富的功能（支持条件筛选、数据分区、多样化搜索类型、多模态数据检索等）满足各种业务场景的多样化搜索需求。
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规模与性能之间的平衡
通过简单的步骤即可扩展实例或搜索服务，方便您根据业务需求灵活调整服务容量和QPS，在规模、准确性和性能之间实现平衡。
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低代码
通过简单易用的API（只需少量编码）和开箱即用的SDK，轻松上手向量数据管理和搜索服务。
功能特性
全托管向量检索云服务
高精度高效检索
向量检索服务DashVector集成了阿里云向量搜索引擎Proxima，该引擎提供高性能算法，可实现针对大规模数据的低延迟搜索。
低运维成本
全托管、云原生的向量搜索服务具备水平和垂直扩展能力，能够降低运维成本，您只需关注业务需求，无需担心底层架构。
极简SDK设计
低代码API和简单易用的SDK支持服务与各种业务场景的AI应用快速集成。
向量数据实时索引
流数据索引构建
向量检索服务DashVector采用扁平化的索引架构，支持从0到1对大规模流数据进行在线索引构建。
实时在线更新
当向量发生新增、删除、修改后，向量状态即时生效， 实现了向量即增即查、即时落盘 以及向量实时动态更新。
海量数据的快速索引构建
向量检索服务DashVector通过多种方式优化索引结构和加载方式，支持2维至20,000维的大规模向量数据导入。
条件过滤查询
支持自定义Schema
在进行条件过滤查询时，DashVector使用预定义字段以加快检索速度并减少计算功耗。
支持多种表达式过滤
您可以使用比较运算符（包括“<”、“<=”、“=”、“!=”、“>=”和“>”）、and和or逻辑运算符以及like字符串运算符执行组合搜索。
稀疏向量
关键词搜索和混合搜索
您可以使用DashVector执行关键词搜索、向量搜索或混合搜索（关键词+向量），该服务同时支持稀疏向量和稠密向量，以实现语义和关键词之间的平衡。
稀疏向量生成工具
我们建议使用DashVector中的DashText进行稀疏向量编码。 DashText使用BM25算法将原始文本转换为稀疏向量数据，由此大大简化了基于关键词的向量搜索过程。
应用场景
您可以使用DashVector的API，基于文本索引和向量搜索功能，从0到1快速构建语义搜索服务，以支持像通义千问这样的生成式AI应用。 这些应用程序可以创建基于文本的内容（包括翻译、改写、总结等)、编写代码和扮演角色。
产品优势
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高效
支持实时向量增删查改，支持多数据源全量和增量同步。
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快速精确
支持使用各种运算符的组合来执行筛选搜索，同时支持自定义Schema Free类型的数据字段，从而加快向量搜索过程。
DashVector将单个图片/视频/文本文件抽象成高维向量特征作为嵌入信息，然后基于所有特征构建高效的向量索引。 用户只需输入文本或者上传照片或视频，即可搜索类似文件。 这种多模态搜索服务大大提升了用户体验。
产品优势
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灵活
您可以为数据设置多个集合和分区，并轻松管理它们
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Schema Free
支持自定义数据字段，提高向量搜索的灵活性和准确性。
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方便快捷
支持通过低代码API和简单易用的SDK，快速建立多模态搜索服务。
您可以将DashVector与大型语言模型（LLM）相结合，以构建特定领域的知识问答系统。 首先，将用户输入内容和知识库内容转换为高质量的向量，然后使用DashVector将匹配过程转换为语义搜索，从而更准确、更高效地提取相关知识。 通过相应的提示，该服务可以理解用户意图，并利用知识库中的信息提供解答。
产品优势
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云原生
采用云原生系统架构，将计算资源与存储资源分离，支持向上和向外扩展。
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易集成
支持与专属领域知识库结合，问题回答更精准。
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范围广
支持大规模向量数据的快速召回，以提高向量搜索的准确性。
在智能搜索、广告推荐等场景，购买记录等用户洞察将被转化为向量数据。DashVector根据相似度在向量数据库中搜索相关产品信息，推荐给潜在买家，由此提高购买率并改善用户体验。
产品优势
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高兼容
支持广泛的数据类型和各种搜索方法。
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高性能
达摩院的向量搜索引擎适用于大规模文本和向量数据，阿里云的高可用架构可为各种搜索场景提供高性能支持。
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自定义
您可以自定义搜索距离，并设置相似度阈值（可将相似度高于阈值的向量数据筛选掉）。
5步轻松上手向量检索服务
