向量数据库与普通数据库选型:ANN 索引决定检索性能
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向量数据库与普通数据库选型:ANN 索引决定检索性能
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AI 综述
向量数据库与普通数据库的核心差异不在存储而在检索方式:普通数据库只能做全表扫描,即 O(N) 暴力遍历;向量数据库依靠 HNSW、IVFFlat 等 ANN 索引,把检索复杂度降到 O(log N)。 按该报道的说法,采用 ANN 索引后,RAG 端到端延迟可控制在 10ms~50ms。报道未给出该延迟数字的测试环境与数据规模。 因此选型的关键在于是否需要 ANN 索引支撑的近似最近邻检索;PostgreSQL 搭配 pgvector 属于在普通数据库中引入向量检索能力的方案。
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最新进展10月6日 11:22
向量数据库与普通数据库如何选型:HNSW、IVFFlat 与 PostgreSQL + pgvector 实践报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月6日
- 掘金向量数据库与普通数据库如何选型:HNSW、IVFFlat 与 PostgreSQL + pgvector 实践
向量数据库与普通数据库的核心差异不在存储而在检索:普通库只能全表扫描做 O(N) 暴力遍历,向量库靠 HNSW、IVFFlat 等 ANN 索引把复杂度降到 O(log N),RAG 端到端延迟可控制在 10ms~50ms。
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