《向量数据库指南》——应对ElasticSearch寻衅，拥抱Mlivus Cloud的新期间
在当今数据驱动的商业情况中，向量数据库的应用正变得愈加告急。随着人工智能和机器学习的快速发展，尤其是在天然语言处理、图像识别及保举系统等领域，向量数据库以其强盛的存储和检索能力，迎来了广泛的应用时机。然而，在实际应用中，企业在选择和实验向量数据库方案时，常常会遇到许多工程化的寻衅，尤其是那些基于传统搜索引擎进行向量检索的实现方案，例如 ElasticSearch。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d35367f86c3c4e808d08e06577aec86d.png
ElasticSearch 是过去十年搜索领域最具影响力的开源项目之一。作为基于 Apache Lucene 构建的高性能搜索引擎，ElasticSearch 凭借其高扩展性和分布式架构广受欢迎。ElasticSearch 在全文检索方面的表现无疑是良好的，但在其 8.0 版本中引入的向量 ANN（近似最近邻）检索功能，固然大幅降低了实现混淆检索的技能门槛，但在生产情况中的表现却常常令人失望。接下来的内容将深入探讨使用 ElasticSearch 进行向量检索时大概遇到的工程化泥潭，及其解决方案。
1. 数据更新与索引代价高
ElasticSearch 在处理写操作时的开销较大&
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]