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设计解耦：亿级向量搜索
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
该查询引擎通过分离存储与计算降低成本，但引入了网络延迟。查询过程包括请求解析、近邻搜索、获取全精度向量和重新排序。引擎使用Rust编写，采用双线程池以避免竞争，并优化I/O路径以减少延迟。产品量化技术显著降低内存占用，使得在大规模数据集上保持高准确率成为可能。该架构在成本和规模上具有优势，适用于语义搜索和推荐系统等应用。
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关键要点
- 查询引擎通过分离存储与计算降低成本，但引入了网络延迟。
- 查询过程包括请求解析、近邻搜索、获取全精度向量和重新排序。
- 引擎使用Rust编写，采用双线程池以避免竞争，并优化I/O路径以减少延迟。
- 产品量化技术显著降低内存占用，使得在大规模数据集上保持高准确率成为可能。
- 该架构在成本和规模上具有优势，适用于语义搜索和推荐系统等应用。
- 查询引擎的执行分为异步I/O和CPU计算，避免了线程竞争。
- I/O路径的调优通过读取合并减少了每个请求的延迟。
- 在768维度和10个结果的情况下，查询的召回率在大规模数据集上保持高于90%。
- 产品量化使得内存占用降低了一个数量级，降低了客户的成本。
- 构建向量搜索系统的过程中，存储与计算的分离、压缩和分布式索引是关键优化。
- 未来的挑战包括提升查询性能、实现近实时更新和多阶段排名。
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