Tìm kiếm
9 kết quả cho “kNN”. Tìm không phân biệt dấu.
- Check 100 candidates, not 10 million documents: Faster kNN filters in Elasticsearch Bài tóm tắt · Elastic · 2026
…hó: Khó — [bài gốc](https://www.elastic.co/search-labs/blog/knn-filter-post-filtering) Bài nhà cung cấp về một tính năng của chính họ; benchmark do Elastic tự chạy. Mọi nhận định g…
- 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…
- 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,…
- 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:
- 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…
- Similarity Engine at eBay Bài tóm tắt · eBay · 2023
eBay (12/2022) có khoảng 134 triệu người dùng và 1,7 tỉ listing đang hoạt động. Tìm kiếm theo từ khoá vấp từ đồng âm, query đuôi dài, ý định người dùng; team CoreAI dựng một engine ANN để tìm listing giống nhau theo…
- GPU-accelerated vector indexing in Elasticsearch with NVIDIA cuVS Bài tóm tắt · Elastic · 2026
Dựng index vector trên CPU ở quy mô TB–PB có thể mất nhiều ngày (theo một nguồn Elastic dẫn), cản trở những workload phải dựng lại index thường xuyên: catalog sản phẩm làm mới mỗi đêm, đổi embedding model.
- Filtered Vector Search: What ACORN Fixes, and What Fixes ACORN Bài tóm tắt · Qdrant · 2026
Filter metadata biến đồ thị HNSW thành các đảo rời: với m=16 mặc định, tập 1 triệu điểm có trung bình khoảng 21 cạnh mỗi node ở tầng 0; filter bỏ 96% điểm thì trung bình còn chưa tới 1 cạnh, việc duyệt bị kẹt trước khi…
- Retail Graph — Walmart's Product Knowledge Graph Bài tóm tắt · Walmart · 2020
…- Sản phẩm thay thế: embedding văn bản và ảnh trong FAISS, KNN ra ứng viên, rồi xếp hạng theo logic từng danh mục. - Kiến trúc "tiến hoá được" vì lúc đầu không biết hệ cuối sẽ thế…