矢量搜索通过结合使用有效的索引,分布式存储和并行处理来扩展数据大小。随着数据集的增长,矢量数据库必须能够在不牺牲性能的情况下处理日益复杂的查询。缩放中的一个关键因素是索引结构的使用,例如HNSW,其以随着数据库的增长而优化搜索时间的方式来组织向量。这些结构减少了将每个查询向量与每个数据点进行比较的需要,从而允许系统专注于最相关的结果。此外,像Milvus和Zilliz Cloud这样的矢量数据库是为水平扩展而设计的,这意味着它们可以在多个服务器上分发数据,从而实现更好的负载平衡和更快的搜索。随着更多数据的添加,这些系统可以自动扩展其基础架构,从而确保一致的性能。并行处理能力通过允许跨多个处理器或甚至gpu执行搜索来进一步增强缩放,从而显著增加查询吞吐量。为了在数据增长时保持低延迟搜索,一些系统还使用硬件加速,例如使用gpu进行向量计算。这确保了向量搜索过程即使在数据集大小增加时也保持高效,从而实现了诸如推荐引擎或大规模语义搜索之类的应用的实时性能。因此,通过组合优化的索引、分布式存储、并行处理和硬件加速,向量搜索可以随着数据大小的增加而有效地扩展。
我该如何生成向量搜索的嵌入?

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