向量数据的存储优化与GPU加速检索

文档摘要

向量数据的存储优化与GPU加速检索近似最近邻搜索（ANNS）已成为数据库和人工智能基础设施的关键组成部分。不断增长的向量数据集给 ANNS 服务在性能、成本和准确性方面带来了重大挑战。现有 ANNS 系统均无法同时解决这些问题。高维空间中的近似最近邻搜索(ANNS)旨在找出与给定查询向量最相似的前 k 个向量。该技术在数据挖掘、搜索引擎以及 AI 驱动的推荐系统等诸多领域具有广泛应用。特别是在大型语言模型(LLMs)近期蓬勃发展的推动下，ANNS 系统已成为现代 AI 基础设施的关键组成部分。 alt text 检索增强生成(RAG)的典型框架：领域特定知识首先被嵌入为高维向量并存储于向量数据库中。