【标题】ByteHouse：构建高性能向量检索能力的云原生数据仓库 【核心内容】
- 向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元，协助 LLM 返回更准确的答案。
- 向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻) 计算，在数据量较大场景，KNN 计算通常代价比较大，很难在较短时间内返回结果，因此通常会使用相似最近邻搜索(ANN)来替代 KNN。
- 向量检索的四种算法(索引)：Table-based、Tree-based、Cluster-based、Graph-based，目前实际场景中使用较多的是Cluster-based和Graph-based。
- 构建向量数据库时有两种思路：以向量为中心构建专用向量数据库，或基于现有的数据库和数据引擎增加向量检索相关扩展功能。
- 向量数据库的当前进展：有两个趋势，一个是以专用向量数据库为基础，不断添加更多复杂的数据类型支持以及更多的数据管理机制，另一个是数据库加向量检索扩展，继续支持更多的向量检索算法。
- ByteHouse是一款高性能向量数据库的底座，具备完备的SQL语法支持、高性能的计算引擎、完备的数据管理机制和丰富的数据表引擎，支持不同场景的向量检索。
- ByteHouse团队在构建高性能向量检索功能过程中克服了读放大问题、构建资源消耗大和冷读问题，并在性能评测中达到与专用向量数据库同等水平的性能。 【评论内容】 小红书用户：ByteHouse真是厉害了，构建了一条高效的向量检索的执行路径，还引入了多种常用的向量检索算法，性能达到了专用向量数据库的水平，真是不简单啊！ 微信公众号读者：ByteHouse作为云原生数据仓库，不仅具备完备的SQL语法支持和高性能的计算引擎，还支持向量检索、全文检索和地理空间数据检索等功能，真是功能齐全。而且ByteHouse团队在构建高性能向量检索功能时克服了多个难点，性能优势明显，可见技术实力强大。
" 【标题】：“向量数据库技术解析：ByteHouse高性能向量检索方案”
【核心内容】：
- 向量检索技术在数据库中的应用背景和需求
- 向量检索的四种主要算法及其优缺点
- ByteHouse数据库的概述和向量检索性能优势
- ByteHouse团队在构建高性能向量检索过程中克服的难点
- ByteHouse向量检索性能的评测结果
- 未来向量数据库技术的发展计划和展望
【评论内容】： 小红书用户：哇，这篇技术解析让我对向量数据库有了更深入的了解！ByteHouse的高性能向量检索方案确实厉害，期待未来能应用到更多场景，提高我们的生活和工作效率！
微信公众号读者：这篇文章干货满满！从算法到实际应用，详细讲解了向量数据库的技术原理和优势。ByteHouse团队在解决性能瓶颈方面做出了很多努力，希望他们的研究成果能助力我国数据库技术的发展！"