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最近向量数据库的概念着实火了一把,在AI和数据库的圈子里都掀起了一阵小浪花,在学术圈里研究ANN相关的组也是越来越多了,在SIGMOD2023上就有不少和ANN相关的文章,不过,现在的文章已经很难像HNSW横空出世的时候那样把索引数据结构优化出来一个很大的性能提升,大都是深入到特殊场景,比较特化的方案,从我的角度看这部分的研究低垂的果子应该也差不多摘完了,逐步进入深水区,期待后面有没有令人惊艳的工作出来吧。今天介绍的是一篇发在SIGMOD2023 industrial track的文章,[High-Throughput Vector Similarity Search in Knowledge Graphs](https://arxiv.org/pdf/2304.01926.pdf),文章主要讲的是苹果内部针对**混合查询**优化的向量检索**批处理**系统。
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最近向量数据库的概念着实火了一把,在AI和数据库的圈子里都掀起了一阵小浪花,在学术圈里研究ANN相关的组也是越来越多了,在SIGMOD2023上就有不少和ANN相关的文章,不过,现在的文章已经很难像HNSW横空出世的时候那样把索引优化出来一个很大的性能提升,大都是深入到特殊场景,比较特化的方案,从我的角度看这部分的研究低垂的果子应该也差不多摘完了,逐步进入深水区,期待后面有没有令人惊艳的工作出来吧。今天介绍的是一篇发在SIGMOD2023 industrial track的文章,[High-Throughput Vector Similarity Search in Knowledge Graphs](https://arxiv.org/pdf/2304.01926.pdf),文章主要讲的是苹果内部针对**混合查询**优化的向量检索**批处理**系统。
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