Tìm kiếm
40 kết quả cho “Vector search”. Tìm không phân biệt dấu.
- Vector search và index ANN Chủ đề Thành viên
Search ngữ nghĩa, gợi ý và RAG quy về tìm các vector (embedding vài trăm tới vài nghìn chiều) gần một vector query. Vector không có thứ tự tự nhiên, nên B-tree hay inverted index không dùng được; ở quy mô lớn phải dùng…
- Filtered Vector Search: What ACORN Fixes, and What Fixes ACORN Bài tóm tắt · Qdrant · 2026
…khó: Khó — [bài gốc](https://qdrant.tech/articles/filtered-vector-search-acorn/) Bài nhà cung cấp, benchmark trên một máy laptop, chạy tuần tự, có bộ tái lập công khai; nên đọc tỉ…
- GPU-accelerated vector indexing in Elasticsearch with NVIDIA cuVS Bài tóm tắt · Elastic · 2026
…ng bình — [bài gốc](https://www.elastic.co/search-labs/blog/vector-indexing-gpu-elasticsearch-cuvs) Bài ngắn của nhà cung cấp (viết cùng NVIDIA) giới thiệu tính năng; số liệu là be…
- How image search works at Dropbox Bài tóm tắt · Dropbox · 2021
…train trên OpenImages, khoảng 8.500 lớp) biến mỗi ảnh thành vector điểm theo lớp; query được đổi thành vector cùng không gian bằng word vector (ConceptNet Numberbatch, đa ngôn ngữ…
- Single-Store Vector Index: Architecture and Memory Efficiency Bài tóm tắt · Memgraph · 2026
…ung bình — [bài gốc](https://memgraph.com/blog/single-store-vector-index) Bài nhà cung cấp; benchmark tự chạy trên một kịch bản (1 triệu node, 1024 chiều). Mọi nhận định ghi "theo…
- Check 100 candidates, not 10 million documents: Faster kNN filters in Elasticsearch Bài tóm tắt · Elastic · 2026
…ic". Bối cảnh - Elasticsearch có hai cấu trúc ANN cho dense vector : HNSW (đồ thị lân cận, đi từ hàng xóm sang hàng xóm, giữ beam num candidates ) và IVF ( bbq disk , gom vector qu…
- Accelerating Search and Ingestion with High-Performance gRPC in OpenSearch Bài tóm tắt · Uber · 2026
…ilover); job Spark nạp index theo lô chạy nhanh hơn 20–35%. Vector search hưởng nhiều nhất vì vector trong JSON được serialize rất kém so với repeated float đóng gói của Protobuf:…
- Image replacement in Canva designs using reverse image search Bài tóm tắt · Canva · 2025
…; cách "GPT-4o mô tả ảnh rồi search bằng CLIP" kém nhất. - Vector DB bên ngoài thay vì in-memory: in-memory với 150 triệu ảnh cần một máy RAM rất lớn, đổi máy khi thư viện lớn lên…
- Real-Time Indexing for Billions of Vectors: How we built fast, fresh vector indexing at scale in CockroachDB Bài tóm tắt · Cockroach Labs · 2025
…w.cockroachlabs.com/blog/cspann-real-time-indexing-billions-vectors/) Bài nhà cung cấp, giới thiệu tính năng còn ở dạng preview; không có số đo hiệu năng. Mọi nhận định ghi "theo C…
- グローバルなメルカリの検索バックエンド設計と検索基盤拡充 (Search backend for the Global App and extending the search platform) Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…ẫn sẽ làm vậy kể cả không có yêu cầu này vì engine (nhất là vector) thay đổi liên tục. - BFF có chỗ cố định: ở hệ microservice cũ, đội search không biết ai gọi API search rồi đưa c…
- How Instacart Uses Embeddings to Improve Search Relevance Bài tóm tắt · Instacart · 2022
…ắt ngắn; wiki giữ phần phục vụ và vị trí của retrieval bằng vector trong hệ search. Bối cảnh - 2022: catalog hơn 1 tỉ sản phẩm từ hơn 900 nhà bán lẻ. Query lệch mạnh: dưới 1.000 qu…
- Online index migration and shard-scaling in OpenSearch with AOSC Bài tóm tắt · Atlassian · 2026
…y neighbor), tăng số shard khi tenant lớn lên, bỏ field (bỏ vector embedding không cần thì nhanh hơn rõ), đổi text sang keyword , làm phẳng field lồng. - Các lựa chọn có sẵn đều kh…
- The Day Our Own Queries DoS'ed Us: Inside Zalando Search Bài tóm tắt · Zalando · 2025
…arch. Nhiều tầng: Base Search (cụm Elasticsearch, lexical + vector), query builder dùng NER, Catalog API fan-out mỗi lượt tìm thành nhiều query (có A/B test), Search API cùng các d…
- Evolution and Scale of Uber's Delivery Search Platform Bài tóm tắt · Uber · 2026
…emantic search mã hoá query và tài liệu vào cùng không gian vector. Theo Uber, đưa nó vào production là cả một stack: deploy model, phục vụ index ANN, giám sát, quản lý phiên bản.…
- Anatomy of a (Postgres) search engine Bài tóm tắt · PlanetScale · 2026
…iao danh sách đã sắp là một lượt O(n), bitmap thì dùng lệnh vector). Dữ liệu vị trí (cho phrase/span query) để riêng vì ít truy vấn cần; dữ liệu tần suất cho chấm điểm BM25 . Kích…
- How We Rebuilt Our Log Storage and Search Infrastructure for Scale Bài tóm tắt · Railway · 2022
…ker chỉ còn một việc với log: đẩy qua syslog driver tới một Vector cục bộ trên mỗi node. - Vector cục bộ chuyển tiếp tới một Vector trung tâm, nơi log vừa được stream ra filesystem…
- Similarity Engine at eBay Bài tóm tắt · eBay · 2023
….ebayinc.com/engineering/ebays-blazingly-fast-billion-scale-vector-similarity-engine/) Bối cảnh - eBay (12/2022) có khoảng 134 triệu người dùng và 1,7 tỉ listing đang hoạt động. Tì…
- Fly Behind The Scenes: Fresh Logging Bài tóm tắt · Fly.io · 2020
…êm Kafka (thêm một công cụ lớn vào chuỗi). Thay đổi chính - Vector (Rust) chạy trên mọi server , đọc từ journald và ứng dụng, parse và biến đổi (bỏ trường không cần, regex, đổi tên…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- Chọn database theo workload Chủ đề Thành viên
Không có database tốt nhất, chỉ có database hợp với mẫu đọc/ghi ở một quy mô cụ thể. Mẫu đó thay đổi khi sản phẩm lớn lên. Ngoài ra, chuyên môn vận hành của đội cũng là một phần của "workload".
- Hạ tầng nghiên cứu định lượng (dữ liệu thị trường, feature, backtest) Chủ đề Thành viên
Một quỹ định lượng hay công ty market making sống bằng vòng nghiên cứu: đặt giả thuyết → lấy dữ liệu → tạo feature → train model hay dựng tín hiệu → backtest/mô phỏng → đưa vào giao dịch thật → lặp lại. Theo Optiver, độ…
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- Nền tảng nội bộ cho service (đường ray chung) Chủ đề Thành viên
Tách hệ thống thành nhiều phần (service, hoặc component trong một monolith) giải được bài toán tổ chức. Nhưng nếu mỗi team tự làm RPC, retry, log, metric, contract theo cách riêng, thì ta chỉ đổi một kiểu hỗn loạn lấy…
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Batching và khấu hao round-trip Chủ đề Thành viên
Nhiều nút thắt không nằm ở việc mỗi thao tác tốn bao nhiêu công, mà ở chi phí cố định trả cho mỗi thao tác: một round-trip mạng, một lần fsync, một PUT lên object storage, một syscall, một transaction. Khi chi phí cố…
- Query planner và hiệu năng truy vấn Chủ đề Thành viên
Database quan hệ không chạy SQL theo đúng cách nó được viết. Query planner chọn một plan (dùng index nào, join kiểu gì: nested loop, merge, hash; dừng sớm khi có LIMIT hay không) dựa trên thống kê về dữ liệu: số dòng,…
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Hot partition và thundering herd Chủ đề Thành viên
Chia dữ liệu và tải ra nhiều máy chỉ hiệu quả khi tải chia đều. Thực tế tải lệch: một khách hàng khổng lồ, một kênh có @everyone, một bài của người nổi tiếng. Có hai dạng hay gặp:
- Hạ tầng phục vụ LLM inference Chủ đề Thành viên
Phục vụ LLM giống một dịch vụ web ở chỗ cần scale theo tải, deploy phiên bản mới an toàn và phục hồi khi một process chết; nhưng ba đặc điểm làm các công cụ quen thuộc hỏng:
- Uber Công ty Thành viên
Một vòng đủ: monolith → microservices → tổ chức lại microservices. Năm 2012–2013 Uber có hai monolith; khi lên hàng trăm kỹ sư thì tách. Lý do chủ yếu là tổ chức. Năm 2015 họ có 500+ service và phải chuẩn hoá contract…
- Dropbox Công ty Thành viên
Dropbox luôn là hybrid: metadata ở data center riêng, nội dung file trên S3. Ở ~500 PB họ tự xây Magic Pocket, theo Dropbox vì hiệu năng và unit economics . Cái giá kèm theo là phải tự dựng cả backbone và edge network .…
- Elastic Công ty Thành viên
Elastic (nhà cung cấp Elasticsearch) xuất hiện trong wiki qua các bài 2026 về vector search. Năm 2026, query vector có filter được engine tự chọn lọc trước hay lọc sau theo độ chọn lọc ước tính, có thử lại và lùi về lọc…
- Canva Công ty Thành viên
Báo cáo sự cố công khai đầu tiên của Canva (2024): một deploy editor thường lệ, mạng CDN mất gói và cơ chế gộp request của Cloudflare dồn 270.000 request rồi thả cùng lúc, cộng một bug lock trong telemetry, làm API…
- Instacart Công ty Thành viên
Năm 2020, để bật mã hoá at-rest cho RDS Postgres vài TB mà không downtime nhiều giờ, Instacart dựng replica logic từ snapshot (đẩy vị trí replication khớp LSN của snapshot) thay vì copy toàn bộ; cách này về sau dùng cho…
- Memgraph Công ty Thành viên
Memgraph là công ty graph database. Năm 2026 họ bỏ colocation tự giữ máy cho CI và benchmark sang thuê Hetzner, chi phí giảm khoảng một nửa; CI chạy trên vCPU dùng chung, benchmark trên bare metal để giảm nhiễu . Cùng…
- Qdrant Công ty Thành viên
Nguồn duy nhất của Qdrant (vector DB) trong wiki: năm 2026 họ đo hai cách giữ đồ thị HNSW dùng được khi có filter (cạnh thêm lúc dựng index và ACORN lúc tìm) cùng planner chọn đường theo độ chọn lọc, và chỉ ra chỗ cạnh…
- Cockroach Labs Công ty Thành viên
Bài 2026 của Cockroach Labs nói về bên trong storage engine Pebble của CockroachDB: từ v25.4 (bật trong benchmark nightly cuối 6/2025), value lớn được tách khỏi key ra blob file để compaction chỉ chép handle; theo…
- Enabling Multi-Region Data Systems at Notion Bài tóm tắt · Notion · 2026
…egion quyết định onboarding chạy ở đâu; embedding lưu trong vector DB của region. - Điều phối tập trung, xử lý theo region: giữ một Airflow ở US vì nó không đụng dữ liệu khách, chỉ…
- eBay Công ty Thành viên
Hai bài về nhất quán và độ bền ở eBay: protocol GRIT (2019) cho giao dịch ACID xuyên microservice và nhiều DB bằng OCC + log + áp bất đồng bộ ; và các phương án chạy Kafka đa region khi event phải đúng thứ tự (2020),…