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火山引擎正式发布 DiskANN+RaBitQ 向量算法引擎
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
火山引擎推出DiskANN+RaBitQ向量算法引擎，满足大模型时代对向量数据库的高性能、大规模和低成本需求。该引擎结合DiskANN和Extended RaBitQ技术，查询性能提升115%，内存消耗降低90%，整体成本降低75%。适用于电商、自动驾驶等行业，支持高性能和混合场景。
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关键要点
- 火山引擎推出DiskANN+RaBitQ向量算法引擎，满足大模型时代对向量数据库的高性能、大规模和低成本需求。
- 该引擎结合DiskANN和Extended RaBitQ技术，查询性能提升115%，内存消耗降低90%，整体成本降低75%。
- 适用于电商、自动驾驶等行业，支持高性能和混合场景。
- DiskANN算法适合存储在硬盘中，降低存储成本，而HNSW算法则在高性能场景中表现优越。
- 火山引擎通过优化硬盘索引技术，降低资源成本，适合长期存储监控视频、图片等非结构化数据。
- 智能混合模式方案能够自动区分高频和低频数据，降低查询延迟60%。
- Extended RaBitQ技术在保证检索准确率的同时，显著减少内存使用量。
- 该引擎的发布标志着向量数据库技术的进步，企业无需为不同业务场景选择不同引擎。
- 已在多个行业实现规模化应用，企业平均研发周期缩短40%，运维成本降低50%。
❓
延伸问答
DiskANN+RaBitQ向量算法引擎的主要优势是什么？
该引擎查询性能提升115%，内存消耗降低90%，整体成本降低75%。
DiskANN算法与HNSW算法有什么区别？
DiskANN适合存储在硬盘中，降低存储成本，而HNSW在高性能场景中表现优越。
DiskANN+RaBitQ引擎适用于哪些行业？
该引擎适用于电商、自动驾驶等行业。
智能混合模式方案的优势是什么？
该方案能自动区分高频和低频数据，查询延迟降低60%。
火山引擎如何降低企业的运维成本？
采用该引擎的企业平均运维成本降低50%。
DiskANN+RaBitQ引擎的发布有什么意义？
标志着向量数据库技术的进步，企业无需为不同业务场景选择不同引擎。
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