С ростом применения систем на основе ИИ, быстрый и эффективный векторный поиск стал важнейшим аспектом инфраструктуры. Для компаний, использующих такие системы, требуется возможность обработки огромных массивов данных — до миллиардов записей. Однако, хранение индексов в оперативной памяти (RAM) становится крайне затратным, что порождает проблему.
Существует два основных подхода к выполнению поиска: точный и приближенный (ANN). Точный поиск может быть эффективным на небольших объемах, но становится узким местом при масштабировании, тогда как ANN предлагает различные алгоритмы, позволяющие ускорить процесс.
К наиболее популярным методам относится HNSW, использующий графовую структуру, что обеспечивает быструю извлечение данных из памяти. Тем не менее, по мере роста индекса до миллиардов записей, необходимо переходить к дисковым ANN методам, таким как SPANN и DiskANN, которые оптимизированы для работы с данными на диске.
Выбор между векторными базами данных зависит от оценки затрат и задержек, поскольку менее затратные решения могут означать увеличение задержек в ответах, что критично для определенных рабочих процессов.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена