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“0”学习成本:完全兼容开源ES语法与生态。 图4 向量检索场景
GRAPH:图索引,内嵌深度优化的HNSW算法,主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。 GRAPH_PQ:将HNSW算法与PQ算法进行了结合,通过PQ降低原始向量的存储开销,能够使HNSW轻松支撑上亿规模的检索场景。
该功能依托于CSS自主研发的向量搜索引擎,并利用Elasticsearch的插件架构进行了深度集成,为用户提供了一种高效、低成本的解决方案,旨在满足包括但不限于高性能、高精度和多模态在内的多样化高维向量检索需求。更多信息请参见向量检索。
GRAPH:图索引,内嵌深度优化的HNSW算法,主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。 GRAPH_PQ:将HNSW算法与PQ算法进行了结合,通过PQ降低原始向量的存储开销,能够使HNSW轻松支撑上亿规模的检索场景。
通过MRS Hive客户端接入Elasticsearch集群 Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与Elasticsearch实时搜索和分析功能结合在一起。