主要观点总结
本文介绍了阿里云表格存储的向量检索服务如何应对大规模数据检索的需求，特别是在成本、规模和召回率方面的挑战。服务包括专用向量数据库和传统数据库附加向量检索功能。文章还提到了存在的问题和挑战，以及为什么表格存储的向量检索服务可以做到低成本、大规模、高性能、高召回率。此外，还介绍了索引类型选择、写入吞吐、查询策略等细节。最后提供了如何使用该服务的指导，包括控制台和SDK的使用方式。
关键观点总结
关键观点1: 表格存储的向量检索服务能够应对大规模数据检索的需求。
服务包括专用向量数据库和传统数据库附加向量检索功能。
关键观点2: 存在的问题和挑战
成本、规模和召回率是向量检索面临的主要挑战。
关键观点3: 为什么表格存储的向量检索服务能够做到低成本、大规模、高性能、高召回率
通过优化算法、存算分离架构、混合索引等方式实现。
关键观点4: 索引类型选择
支持多种索引类型，如Flat、PQ、DiskANN和标量索引。
关键观点5: 写入吞吐
具备极高的向量索引写入吞吐能力，得益于不同的构建策略和远端构建能力。
关键观点6: 查询策略
支持多种查询策略，如Brute Force、Pre Filtering、Post Filtering和Single Stage Filtering。
关键观点7: 如何使用该服务
可以通过控制台或SDK使用，具体参考官方文档。
文章预览
阿里妹导读 本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。 在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。 阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
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