1

不懂。
建议你去 es 的社区发问题！

3

向量做下降维呗，1024 太长了，商品标题一般也就 60~128 维差不多够用了

4

redis search 咋样

5

1.ES 做向量检索就是慢，了解一下 ANN ，近似查询才能加速
2.向量检索就是考虑到意思相近但不是同样的文字，如果要同一个干嘛启用向量查询

6

试下 meilisearch

7

@fffflyfish #3 主要是存量数量里已经有 1024 维度的了，刷数据的话时间比较长。另外就是没有具体试过降维会不会准确率降低，余弦函数的距离我理解应该不会降低准确率。

8

@jetyang #5 我试了 ANN 这个配置对应这个量级 快不了多少 ，都是几十 s 上下，2.应用的场景其实就是针对不同平台同一个商品，进行搜索，并不是一样的文案，大概率都是相似文案。

9

@wueryi 降维对效果的影响你在 STS dataset 上实际测下就知道了，看上面 ANN 都加速不了的话你只能在准确率和计算耗时之间权衡了，或者你调研下有没有基于 GPU 的向量检索方案

10

@wueryi #8 ANN 不可能这么慢，百万级规模也不算特别大，不需要上到 GPU 。降维试试不影响准确召回即可。有个问题是这个数据集存在更新吗，更新频繁吗？除了 ES 外也有其它专门做向量检索的项目可以都调研下对比下

11

@picone #10 存在更新 但是不频繁，在试 milvus 但是目前没有这么大的量供测试😂

13

这类问题要先找到根源在哪，像 milvus 之类的向量库都推荐使用 GPU 来部署；
一般能想到的就是 CPU 的并发支持 没有 GPU 高。
尝试找一些官方提供的 debug 工具试试

14

之前做过 128 维的测试，默认索引下 es 就是比 milvus 慢很多。

15

如果是优化方案：1.纬度太大 2.数据更新是否频繁 3.磁盘最好是 SSD 4.内存利用率可以看一下。 向量查询还是要用向量数据库来承载，ES 一般不这么用。

16

18

19

ES knn 性能就是低的匪夷所思，甚至比 ssd ondisk 索引方案还低一个数量级。

20

@Chris2023 #15 是的本来打算是用 milvus 只是当前数据存在 es 里 es 刚好支持 所以测试一下性能 然后发现确实别我想想的要更差一点儿。然后分析原因的时候不确定是不是配置的问题导致的。

21

@picone #16 好的 我们业务量级可能得 1kw 左右，当前存的大概是 600w ，更新的频率不频繁 目前我升配到 8c32g 3 个节点 无论还是 ann 还是 knn 性能都是比较差劲的😅 不知道是不是我哪个环境设置的不对

22

@qieqie #19 😅😅 确实优点出乎意料 我查阅其他资料来看 es 的向量搜索还可以 不知道是不是我哪个环境操作的有问题