DiskANN
Konzept
DiskANN is a graph-based approximate nearest neighbor search algorithm from Microsoft Research that keeps a compressed navigation layer in RAM and the full-precision graph on SSD. It is used in services such as Azure Cosmos DB and SQL Server vector search.
| Typ | Konzept |
|---|
Diese Kurzbeschreibung gibt es noch nicht in deiner Sprache – gern ergänzen.
Artikel zu DiskANN (4)
- Das Billion-Vector-Problem in Azure AI Search bezwingen
· Mirko Peters
Willkommen zu unserem Deep Dive in eine der drängendsten Herausforderungen der modernen KI in Unternehmen: die Skalierung der Vektorsuche auf Milliarden von Datensätzen. Wenn Sie… - Das Billion-Vector-Problem in Azure AI Search
· Mirko Peters
Erfahren Sie, welche besonderen technischen Herausforderungen die Suche in sehr großen Datenbeständen mit sich bringt. Dieser Beitrag zeigt, wie sich hohe Dimensionalität und Speic - Conquering the Billion-Vector Problem in Azure AI Search
· Mirko Peters
Welcome to our deep dive into one of the most pressing challenges in modern enterprise artificial intelligence: scaling vector search to billions of records. If you… - Solving the Billion-Vector Problem in Azure AI Search
· Mirko Peters
Explore the unique technical challenges of searching massive datasets at scale. This post breaks down how high dimensionality and memory constraints impact enterpri…
Community-Wiki
Oben die Kurzinfo, unten das Wissen der Community: ergänze praktische Tipps, Beispiele oder Korrekturen. Neue Beiträge werden zuerst geprüft, bewährte Mitglieder veröffentlichen direkt.
Experten und Firmen zu diesem Thema
Dieses Thema hat noch niemand im Profil angegeben. Trag es in deinem Profil ein.
Quellen
- Profil: www.microsoft.com/research/publication/diskann-fast-accurate-billion-point-nearest-neighbor-search-on-a-single-node
- Feed zu diesem Thema (RSS): entity/diskann/feed.xml
- Artikel zum Thema: 4
Gepflegt von Mirko Peters (Microsoft MVP) · Zuletzt aktualisiert: