一、前言

    經(jīng)過線程池優(yōu)化、請(qǐng)求排隊(duì)和服務(wù)實(shí)例水平擴(kuò)容等措施，整個(gè)AI服務(wù)鏈路的性能得到了顯著地提升。但是，作為追求卓越的大家，絕不會(huì)止步于此。我們的目標(biāo)是在降低成本和提高效率方面不斷努力，追求最佳結(jié)果。如果你們?cè)趯?shí)施AI項(xiàng)目方面有經(jīng)驗(yàn)，那一定會(huì)對(duì)GPU服務(wù)器的高昂價(jià)格感到惋惜。一臺(tái)基礎(chǔ)的v100 24G的GPU云服務(wù)器就需要將近3,000元人民幣/月。導(dǎo)致很多公司都希望嘗試AI，但面對(duì)昂貴的服務(wù)器成本，只能退縮。接下來(lái)，讓我們一起努力，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行深度優(yōu)化，探索更好的解決方案。

    通過“開源模型應(yīng)用落地-業(yè)務(wù)優(yōu)化篇（五）”學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)搭建了基于Redis的第一級(jí)緩存，本篇將嘗試使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)Miluvs作為AI服務(wù)的第二級(jí)緩存。

二、術(shù)語(yǔ)

2.1、向量數(shù)據(jù)庫(kù)

    向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一種專門用于存儲(chǔ)和處理高維向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或文檔數(shù)據(jù)庫(kù)不同，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是高效地支持向量數(shù)據(jù)的索引和相似性搜索。

    在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)通常是以結(jié)構(gòu)化的表格形式存儲(chǔ)，每個(gè)記錄都有預(yù)定義的字段。但是，對(duì)于包含大量高維向量的數(shù)據(jù)，如圖像、音頻、文本等，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)模型往往無(wú)法有效地處理。向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過引入特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引算法，允許高效地存儲(chǔ)和查詢向量數(shù)據(jù)。

    向量數(shù)據(jù)庫(kù)的核心概念是向量索引。它使用一種稱為向量空間模型的方法，