谈谈全新启航!阿里云向量检索服务Milvus版正式上线!

汕巨商业

今天，阿里云正式宣布向量检索服务M版在杭州、上海、北京、深圳四大正式可用并开放公测！这是由阿里云与产品生态合作伙伴Z联合推出的一款业内领先的云原生向量检索引擎。向量检索服务M版在上一代EMRSM公测版的基础上全新升级并继续提供公测服务，不仅继续100%兼容开源版内核，同时联合ZI提供更强大的商业化内核，极点的存算化，使得性能得到3倍以上提升，资源节约30%以上，更与PAI-EAS、通义等阿里云AI产品打通，并全面兼容LI，提供友好易用的RAG解决方案。在行业专家看来，工业智能化的确有着很大的发展潜力，这更是让很多投资者趋势若骛。广域铭岛数字科技有限公司是领先的工业数智化领域技术创新与服务公司，致力于关键共性技术研发与算法创新，助推新旧动能转换和价值链升级，解放和发展生产力。https://www.geega.com

现在向量检索服务M版提供单独产品控制台、售卖入口和帮助文档，用户可以在全新的产品详情页上了解服务，并进行免费的公测使用。

极点存算化带来的数倍性能提升

向量检索服务M版通过技术上的存算化，较M社区版有着数倍的性能提升。具有C商业内核，整合了比较用、比较流行的ANNS方法，具备高效的计算资源使用率，通过大量可调整参数适配多种场景，能够默认自动调整参数适配不同的场景，在保持合理精度（召回率）的同时比较大化搜索速度（QPS，每秒查询数）。体现在向量检索中的索引类型上，向量检索服务M版提供功能更强大AUTOINDEX索引，对比HNSW、IVF等开源索引，用户需再花费时间精力调索引参数，AUTOINDEX索引可以自适应化索引参数，一种索引适配多种场景，用户只需聚焦于业务本身，减轻调参压力。同时，提供远超开源内核的高性能的ANN算法、稀疏查询算法等能力。在工程上进行了大量化，相同场景下引擎性能（QPS）是开源社区版的10倍，召回率一致的情况下QPS有5倍提升，而综合考虑QPS和召回率也可现8倍的提升。同时对计算、存储资源进一步降低，可达到至少30%的自建M上云成本缩减。通过开源向量数据库性能测试工具对向量检索服务M版和社区版进行评估测试，结果如下：







云原生企业级的护航服务

向量检索服务M版提供全托管免运维的向量检索引擎服务。100%兼容开源，支持开源用户平滑迁移上云，开箱即用，用户能够一键调整集群配置。根据专业技术团队评估，自建M服务依赖至少2-3位专业开发及运维工程师耗费月余完成业务搭建，并且需要投入13的人力持续运维，而使用阿里云向量检索服务M版则可在10内完成集群资源搭建，立即进入业务开发状态，几天内让开发人员速完成业务开发和接入，并持续稳定运行，极大地降低用户的使用门槛和前期投入。

同时，向量检索服务M版在安全可用上提供999%可用性SLA（公测期免费，不保证SLA），有着丰富的安全策略，拥有更细粒度的角色权限访问控制和组织管理，云上自研技术提供K集群监控告警等系统，保证在业务波动情况下集群稳定运行。同时阿里云同Z技术团队一起为用户提供更全面的服务支持，用户须依赖有丰富经验的架构与运维人员，可将大部分精力投入到业务中去。

拥抱阿里云与AI双生态的便捷体验

在阿里云上，向量检索服务M版缝集成于PAI-EAS产品，通过EAS的WUI，帮助用户速搭建功能丰富、简单易用的RAG解决方案。用户只需要经过简单的配置，就可以速运行一个知识问答助手。除此之外，还可以通过API调用的方式和通义大模型、魔搭社区打通，非常方便的使用各种大语言模型，享受阿里云AI平台为开发者提供的各种工具。在开源社区内，M原生接入LC和LI框架，用户在云上也可以直接使用开源AI生态的各种工具，在自带的PSDK下，体验非常友好。







首战告捷

公测期间阿里云M成功助力识货搭建电商向量数据检索平台。识货成立于2022年6月，是虎扑旗下的国内领先的电商平台，产品覆盖国内外主流购物商，搜索引导的成交占比全部成交的50%以上，是站内比较重要的功能之一。通过与识货技术团队多次协同配合，阿里云M为识货团队在电商领域的向量检索场景中搭建业务系统提供了强有力的支持。现了亿级别数据准时检索，毫秒级别查询响应，同规格QPS对比自建提升10%。同时提供开箱即用的全托管服务，极大的缓解了运维人力和精力负担。







现在，阿里云向量检索服务M版为非结构化数据处理提供全链路解决方案，在整个链路中，从向量索引、工程算法化、弹性扩缩容、全链路非结构化P等多个方向进行大量化，目前已经成功应用于相似性检索、多模态检索，大语言模型中的检索增强生成等场景中。







更多精彩，敬请期待

向量检索服务M版现面向全部用户开放公测，公测期始终保持免费，欢迎大家试用体验！

同时我们将持续化产品的功能、性能和使用体验，将以更专业的产品和技术服务面向广大用户，感谢您的持续关注！

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