Введение системы DiskANN, интегрированной с Azure Cosmos DB для эффективного векторного поиска
Современные системы данных требуют возможности поиска высокоразмерных векторных представлений. Эти представления, создаваемые моделями глубокого обучения, содержат семантические и контекстуальные значения данных, что позволяет системам извлекать результаты на основе релевантности и сходства, а не точных совпадений.
Проблемы в векторном поиске
Одной из главных проблем в векторном поиске является высокая стоимость и сложность управления раздельными системами для транзакционных данных и векторных индексов. Традиционно векторные базы данных оптимизированы только для семантического поиска, что требует дублирования данных, что, в свою очередь, приводит к латентности, дополнительным затратам на хранение и рискам несоответствий.
Существующие инструменты для векторного поиска, такие как Zilliz и Pinecone, работают как отдельные сервисы, что создает дополнительные затраты и проблемы с производительностью.
Интегрированный подход Microsoft
Исследователи Microsoft представили инновационный подход, который интегрирует векторное индексирование непосредственно в NoSQL движок Azure Cosmos DB. Используя DiskANN, они переосмыслили архитектуру для работы внутри Cosmos DB, устраняя необходимость в отдельной векторной базе данных и полностью используя возможности Cosmos DB.
Каждая коллекция поддерживает один векторный индекс на партицию, синхронизированный с основными документами, что повышает эффективность и снижает затраты.
Производительность и эффективность затрат
В экспериментах система продемонстрировала высокую производительность. Для набора данных из 10 миллионов векторов латентность запросов оставалась ниже 20 миллисекунд, а стоимость запросов была в 15 раз ниже, чем у Zilliz, и в 41 раз ниже, чем у Pinecone.
Заключение
Данное исследование предлагает убедительное решение для объединения векторного поиска с транзакционными базами данных. Команда Microsoft разработала систему, которая упрощает операции и обеспечивает значительную экономию затрат, низкую латентность и масштабируемость.
Как искусственный интеллект может изменить ваш бизнес
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе. Автоматизируйте процессы, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям. Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте использование AI в вашем бизнесе.
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Следите за последними новостями AI, подписавшись на наш Telegram: https://t.me/itinai.
