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阿里雲瑤池 Tair 提出向量搜尋低延遲方案
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AI 綜述
2026年10月28日，阿里雲瑤池雲數據庫 Tair 提出面向千萬級向量檢索的低延遲方案，並以內存駐留、索引參數調校、整合查詢及語義快取作為降低延遲的做法。報道列出 TairVector 在 995 萬條數據集上的結果：HNSW 索引召回率達 99% 以上；產品頁另承諾亞毫秒級穩定時延。此外，HybridIndex 可透過單一語句完成向量、全文及標量檢索；AI Gateway 在語義快取命中後，可於毫秒級返回。
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最新進展10月28日 15:52
阿里雲瑤池 Tair 提出千萬級向量檢索低延遲方案，並公佈召回率及產品時延資訊。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月28日
- 阿里雲開發者社區 AI千萬級向量搜尋延遲過高如何優化？阿里雲瑤池雲數據庫 Tair 低延遲方案
阿里雲瑤池雲數據庫 Tair 提出以內存駐留、索引參數調校、整合查詢及語義快取，降低千萬級向量檢索延遲。TairVector 在 995 萬條數據集上的 HNSW 索引召回率達 99% 以上，產品頁承諾亞毫秒級穩定時延。HybridIndex 可用單一語句完成向量、全文及標量檢索，AI Gateway 語義快取命中後可毫秒級返回。
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