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介绍一种新的向量存储格式：DiskBBQ
DiskBBQ 有何不同？DiskBBQ 使用层次化 K-means将向量划分为小簇。它会先选择代表性的质心进行查询，然后再查询各个向量。我们一直在努力让 DiskBBQ 完全与 HNSW 竞争。虽然我们还没有在所有情况下达到 100% 的水平，但我们对结果感到满意。DiskBBQ 利用批量评分向量，并尽可能多地在堆外执行操作。 DiskBBQ 的两个主要场景特别有趣。第一个场景是整个索引可以放入内存中。由于这是 HNSW 性能的关键，因此看看 DiskBBQ 在这种情况下的表现是公平的。什么时候应该使用 DiskBBQ？DiskBBQ 和 HNSW 都将在 Elasticsearch 中继续得到改进。然而，如果您可以接受 95% 或更低的召回率，且对成本敏感，但仍然希望快速搜索，DiskBBQ 可能是您的解决方案。如何使用 DiskBBQ？
19210编辑于 2025-10-09
来自专栏Elastic Stack专栏
Elastic 9.2：Agent Builder、DiskBBQ、Streams、Significant Events 等新功能
DiskBBQ：一种向量存储方法，直接从磁盘分区和搜索紧凑的聚类，消除了需要将完整索引加载到内存的需求。DiskBBQ 在大规模数据集上显著降低内存需求，同时提供优秀的查询性能和排名。 DiskBBQ：支持直接从磁盘读取量化向量的紧凑聚类，消除了将完整索引加载到内存的需求。这种设计在降低内存使用的同时保持了召回率和查询性能。
30310编辑于 2025-10-27
来自专栏Elastic Stack专栏
在Elasticsearch中使用NVIDIA cuVS实现高达12倍速度提升的向量索引：GPU加速
它具备标量量化、改进的二进制量化（BBQ[5]）、SIMD[6]向量操作，以及更高磁盘效率的算法，如DiskBBQ[7]等，提供了高效灵活的向量工作负载管理选项。 better-binary-quantization-lucene-elasticsearch [6] SIMD: https://www.elastic.co/blog/accelerating-vector-search-simd-instructions [7] DiskBBQ : https://www.elastic.co/search-labs/blog/diskbbq-elasticsearch-introduction [8] HNSW: https://arxiv.org
29710编辑于 2025-12-18
Elastic 9.2 技术解读：AI 代理构建、智能日志流与向量搜索优化
receivers: [filelog] processors: [batch, transform/logs-streams] exporters: [elasticsearch, debug]DiskBBQ ：向量搜索，但你的内存可以“休息”了DiskBBQ 是 HNSW 的基于磁盘的替代方案，用于对压缩向量进行 k 近邻搜索。
14410编辑于 2026-01-07
来自专栏Elastic Stack专栏
在Elasticsearch中使用NVIDIA cuVS实现高达12倍速度提升的向量索引：GPU加速
它具备标量量化、改进的二进制量化（BBQ）、SIMD向量操作，以及更高磁盘效率的算法，如DiskBBQ等，提供了高效灵活的向量工作负载管理选项。
17810编辑于 2025-12-11

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在Elasticsearch中使用NVIDIA cuVS实现高达12倍速度提升的向量索引：GPU加速

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