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Vald

Vald 是一个高度可扩展的分布式向量搜索引擎,旨在快速进行近似最近邻搜索。它利用云原生架构和 NGT 算法高效处理数十亿个特征向量,提供自动索引、备份和可自定义过滤等功能。

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Vald 是一个云原生的高度可扩展的分布式搜索引擎,旨在快速进行近似最近邻(ANN)搜索。它利用 NGT 算法高效搜索密集的向量数据,非常适合需要高速向量搜索的应用。Vald 的架构基于 Kubernetes,允许无缝扩展和管理。该平台支持自动向量索引和备份,确保数据完整性和灾难恢复。Vald 的分布式索引系统允许向量数据分布在多个代理上,提高搜索效率和可靠性。

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Vald 提供可自定义的入口和出口过滤,用户可以根据特定需求调整搜索过程。该平台支持多种编程语言,包括 Go、Java、Node.js 和 Python,并提供 gRPC 和 REST API 进行集成。Vald 的微服务架构确保组件解耦,促进灵活性和可维护性。

该平台设计易于使用,具有自动修复和数据持久性等功能,降低维护成本并防止数据丢失。Vald 可以使用 Helm 图表在 Kubernetes 集群上部署,简化部署过程。其可观察性功能,如 Prometheus 和 Jaeger 导出器,提供实时监控能力。

Vald 适用于多种用例,包括相似性搜索、相关图像搜索和语音识别。其处理大规模向量数据的能力使其成为需要高效数据处理和检索的行业的宝贵工具。虽然该平台没有具体的定价细节,但其开源特性表明,对于希望实施高级搜索功能的企业来说,这是一个灵活且具有成本效益的解决方案。

  • 类别向量数据库与检索
  • 定价模式开源
  • 部署Kubernetes
  • 平台云端

  • 高度可扩展的分布式向量搜索引擎

  • 快速的近似最近邻搜索

  • 云原生架构

  • 自动向量索引和备份

  • 可自定义的入口和出口过滤

  • 支持 Go、Java、Node.js 和 Python

  • gRPC 和 REST API 集成

  • 基于微服务的架构

  • 自动修复和数据持久性

  • 使用 Prometheus 和 Jaeger 的实时监控

  • 基于 Kubernetes 的部署

  • 支持 Helm 图表以简化部署

  • 在多个代理之间的分布式索引

  • 索引复制和自动再平衡

  • 多语言支持

  1. 部署:使用 Helm 图表在 Kubernetes 上部署 Vald

  2. 配置:设置入口/出口过滤和索引参数

  3. 集成:使用 gRPC 或 REST API 连接

  4. 监控:利用 Prometheus 和 Jaeger 进行实时监控

  5. 扩展:调整 Kubernetes 配置以实现可扩展性

  • 相似性搜索
  • 图像搜索
  • 语音识别
  • 数据检索
  • 自定义过滤

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