无锁定的向量搜索：开发者为何青睐ClickHouse
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内容提要
在AI项目中，开发团队常常需要使用昂贵的专有向量数据库，而开源替代品如ClickHouse表现优异。ClickHouse结合高性能分析与向量搜索，支持实时相似性搜索，易于集成，适合构建维基百科搜索引擎等应用。
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关键要点
- 开发团队在AI项目中常常被迫使用昂贵的专有向量数据库。
- 开源替代品如ClickHouse在向量搜索方面表现优异，适合构建AI应用。
- ClickHouse结合高性能分析与向量搜索，支持实时相似性搜索。
- ClickHouse的列存储架构适合大规模向量操作，简化了搜索与分析的基础设施。
- ClickHouse与Apache Kafka和Spark等现有数据管道无缝集成，易于使用。
- 向量搜索通过将内容转化为嵌入向量来实现相似性匹配。
- 使用Hugging Face提供的预构建嵌入数据集可以快速搭建搜索引擎。
- 创建表格以存储维基百科数据集，并使用ClickHouse的MergeTree引擎优化分析工作负载。
- 通过批量插入和压缩嵌入向量来优化性能。
- 使用ClickHouse的内置向量相似性函数查找相关的维基百科文章。
- 在普通硬件上运行时，ClickHouse的查询时间表现出色，且性能随数据集增长而线性扩展。
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