〇 分享简介 〇

在数字化时代的浪潮中，信息量呈指数级增长，快速、准确地从海量数据中检索到所需信息，已成为企业与研究机构面临的一大挑战。面对这一挑战，低成本千亿规模向量检索方案应运而生，其价值不仅体现在技术层面的创新，更在于为各行各业带来的深远影响。可通过高效算法和分布式计算技术，实现了对大规模高维数据的实时处理与查询，极大地缩短了信息检索时间，提高了检索精度。意味着，无论是金融风控、智慧城市建设，还是生物医学研究，都能在第一时间获取到最有价值的数据支持，从而做出更为精准的决策。

从成本角度来看，低成本千亿规模向量检索方案采用了一系列降本增效措施。通过优化算法减少存储需求，利用并行计算提升处理速度，降低了硬件投入和运维成本。这一点大中小企业而言，都极具吸引力，它使得前沿技术的应用不再是资金雄厚者的专利，而是具有普惠性。同时，低成本千亿规模向量检索方案的可扩展性，使其不会因数据量的增加而降低性能，确保了长期的稳定性与可靠性。无疑是企业一项值得长期投资的技术。

相较于结构化数据，非结构化数据的存储和检索更加复杂。高维向量作为非结构化数据的有效表征，能够在相似性检索上扮演重要作用，因而向量检索技术随着非结构化数据的增长备受关注。在数据增长以及大模型应用广泛流行的背景下，非结构化数据的存储、检索和管理变得越来越重要，也带来了巨大的机遇和挑战。

本次分享以内容检索场景为背景，通过对向量检索问题讨论分析，带来蚂蚁在千亿向量召回场景的方案实践经验和思考，供与会者借鉴和参考。

〇 分享收益 〇

目标：

1、了解向量检索的技术问题

2、了解向量检索与RAG技术的关系

3、了解如何打造一款低成本向量检索产品

成功要点：

RAG带来了对新的AI产品形态，数据在其中所扮演的角色具有很大价值，有助于开发者构建出更优秀、更专业的AI产品。

启示：

1、AI 背景下，数据是一切应用的基础。低成本大规模的向量数据库，能够帮助企业在大数据、大模型的背景下，构建出更实时、更可靠、更具价值的 AI 应用。

2、向量检索能够轻松融入现有的IT架构中，无需进行大规模的系统改造，大大减少了实施难度和成本，加速了数字化转型的步伐。

〇 分享亮点 〇

1、向量检索问题和技术挑战

2、蚂蚁的向量检索算法

3、千亿规模向量数据库

4、内容检索场景的应用

5、大模型、向量检索与内容理解

6、QA