Airtable如何构建其AI功能背后的搜索层

Airtable构建了一个支持自然语言查询的语义搜索系统，面临数据规模、查询速度和隐私等挑战。

Airtable的AI功能Omni允许用户用自然语言提问，并返回简单的英文答案。

Airtable的数据基础设施团队围绕四个设计优先级进行工作：查询响应时间、写入高吞吐量、水平扩展和数据隐私。

Airtable选择了Milvus作为其数据库，以支持自托管和多租户管理，并实现数据的高效处理。

为了避免数据泄露，Airtable采用了每个基础一个分区的策略，确保查询的自然隔离。

Airtable选择HNSW索引以实现快速查询和高召回率，尽管这增加了内存使用。

通过分析用户行为，Airtable发现大约75%的基础在任何给定的一周内处于闲置状态，因此采用了冷热数据管理策略。

Airtable的灾难恢复方法是启动新的Milvus集群并重新嵌入客户数据，而不是传统的备份和恢复方式。