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本文介绍了构建向量搜索引擎的过程,包括整体架构、距离函数、HNSW索引、乘积量化、WAL和mmap等关键技术。向量搜索引擎分为API层、索引层和存储层,采用HNSW作为索引,使用WAL实现崩溃恢复,并通过mmap优化内存管理。文章还探讨了距离计算加速方法和元数据过滤策略,并提供了一个用Go实现的简化版本。

从零实现一个向量搜索引擎

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-06-02T00:00:00Z

TurboQuant是谷歌推出的新算法库,旨在通过量化和压缩技术提高大型语言模型和向量搜索引擎的效率。它能将缓存内存消耗降低至3位,无需重新训练模型。采用PolarQuant和QJL两阶段压缩技术,确保无准确性损失。实验表明,TurboQuant在H100 GPU上性能提升8倍,内存占用减少5.4倍,适用于大规模环境。

TurboQuant:压缩和性能真的值得期待吗?

KDnuggets
KDnuggets · 2026-05-15T14:00:37Z
Qdrant Edge:嵌入式AI的向量搜索

Qdrant Edge是一个轻量级的嵌入式向量搜索引擎,专为边缘设备设计,满足低延迟和资源限制的需求。它支持机器人、移动设备和物联网的实时推理与决策,提供同步搜索和索引功能,适合无网络环境下的AI应用。

Qdrant Edge:嵌入式AI的向量搜索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2025-07-29T00:00:00Z
Qdrant加入AWS Marketplace的AI代理类别,加速Agentic AI开发

客户可以通过AWS Marketplace轻松获取Qdrant的向量搜索引擎,帮助构建具有长期记忆和实时上下文检索的企业AI代理,提升决策能力,推动AI创新,简化采购流程。

Qdrant加入AWS Marketplace的AI代理类别,加速Agentic AI开发

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2025-07-16T00:00:00Z
宣布针对向量搜索的存储优化端点

企业面临大量非结构化数据,AI应用如向量搜索引擎可提升数据处理效率。新功能支持数十亿向量,成本降低7倍,索引速度提升20倍,并提供SQL样式过滤,便于开发和管理。

宣布针对向量搜索的存储优化端点

Databricks
Databricks · 2025-06-06T16:00:00Z
Qdrant 2024年更新的基准测试

Qdrant更新了基准测试,比较了其与其他向量搜索引擎的性能,所有引擎均有显著提升,某些情况下性能提高近四倍。新数据集包含100万个OpenAI嵌入,基准测试区分延迟和每秒请求数,以更准确评估性能。Qdrant坚持开放源代码,确保基准测试对所有人可用,专注于向量数据库的实际应用。

Qdrant 2024年更新的基准测试

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2024-01-15T12:29:33Z
向量量化方法

生产向量搜索引擎面临内存和延迟挑战,量化技术通过压缩向量表示来解决。主要有三种量化方法:标量量化保持高准确率并提供4倍内存压缩;二进制量化实现32倍压缩,但对模型要求高;产品量化适用于极端压缩,但准确性较低。Qdrant的双存储架构优化内存使用和搜索效率。

向量量化方法

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 1970-01-01T08:00:00Z
检索优化

Qdrant成功筹集5000万美元,以继续开发满足人工智能需求的向量搜索引擎,服务于电子商务、法律科技、医疗等多个行业。

检索优化

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 1970-01-01T08:00:00Z
多向量检索

Qdrant公司筹集了5000万美元,以继续开发满足人工智能需求的向量搜索引擎,服务于电子商务、法律科技和医疗等行业。

多向量检索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 1970-01-01T08:00:00Z
联系销售

我们筹集了5000万美元,以继续开发满足人工智能需求的向量搜索引擎,该引擎可应用于推荐系统、高级搜索、数据分析和异常检测等领域。

联系销售

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 1970-01-01T08:00:00Z
文本搜索

Qdrant是一个向量搜索引擎,支持语义搜索和词汇搜索。语义搜索关注文本意义,通过将文本转换为向量实现;词汇搜索则基于关键词匹配。Qdrant结合这两种方式,适用于电子商务和文献检索等多种场景,用户可通过配置向量和过滤条件来优化搜索体验。

文本搜索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 1970-01-01T08:00:00Z
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