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内容提要
ScyllaDB最近推出了基于USearch的向量搜索功能,支持在同一表中存储向量嵌入和结构化数据,适用于实时应用如生成模型和欺诈检测,提供低延迟响应。其架构优化了数据库管理和向量检索,确保高效存储和快速访问。
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关键要点
- ScyllaDB最近推出了基于USearch的向量搜索功能,支持在同一表中存储向量嵌入和结构化数据。
- 该功能适用于实时应用,如生成模型和欺诈检测,提供低延迟响应。
- ScyllaDB的架构优化了数据库管理和向量检索,确保高效存储和快速访问。
- USearch支持近似最近邻(ANN)和层次可导航小世界(HNSQ)算法,用于向量嵌入检索。
- USearch在许多场景下比Facebook开发的Faiss快10倍。
- ScyllaDB和ScyllaDB Vector Search分别在不同节点上架构,但共享同一引擎,能够独立扩展。
- 向量索引存储在内存中,而向量嵌入存储在ScyllaDB的磁盘上,优化了存储和检索效率。
- ScyllaDB使用变更数据捕获(CDC)作为主要的数据摄取方式,确保数据的快速更新和备份。
- 尽管分离节点带来好处,但在内存中保留向量索引可能增加成本,ScyllaDB正在探索量化方法以降低存储成本。
- ScyllaDB的向量搜索功能能够将向量嵌入与结构化数据结合在同一表中,提供低延迟基础设施。
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