Akcie společnosti Elastic NV (NYSE:ESTC) dnes vzrostly o 3.5% poté, co firma představila nový algoritmus vyhledávání
DiskBBQ, který slibuje efektivnější vyhledávání v diskových systémech ve srovnání s tradičními technikami. Tento nový algoritmus je nyní
dostupný ve verzi Elasticsearch 9.2.
DiskBBQ využívá technologii Better Binary Quantization k efektivnímu kompresi vektorů a jejich uspořádání do kompaktních partition pro
selektivní čtení z disku. To řeší nedostatky běžně používané techniky Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW), která vyžaduje, aby všechny
vektory byly v paměti, což může být nákladné při velkých objemech dat.
Jak uvedl Ajay Nair, generální manažer platformy Elastic: „Jak se aplikace AI zvětšují, tradiční formáty ukládání vektorů je nutí vybírat
mezi pomalým indexováním a vysokými infrastrukturálními náklady nezbytnými k překonání paměťových omezení.“
Ve srovnávacích testech DiskBBQ vykazoval trvalou latenci dotazů přibližně 15 milisekund, přičemž pracoval při využití pouze 100 MB
paměti. Na rozdíl od tradičního indexování HNSW, které nemůže běžet při nižších hodnotách paměti, algoritmus DiskBBQ hladce škáloval výkon s rostoucí
dostupnou pamětí.
Nový algoritmus je v současné době k dispozici v technické předpremiéře na platformě Elasticsearch Serverless.
Akcie společnosti Elastic NV dnes vzrostly o 3.5% poté, co firma představila nový algoritmus vyhledávání
DiskBBQ, který slibuje efektivnější vyhledávání v diskových systémech ve srovnání s tradičními technikami. Tento nový algoritmus je nyní
dostupný ve verzi Elasticsearch 9.2.
DiskBBQ využívá technologii Better Binary Quantization k efektivnímu kompresi vektorů a jejich uspořádání do kompaktních partition pro
selektivní čtení z disku. To řeší nedostatky běžně používané techniky Hierarchical Navigable Small Worlds , která vyžaduje, aby všechny
vektory byly v paměti, což může být nákladné při velkých objemech dat.
Jak uvedl Ajay Nair, generální manažer platformy Elastic: „Jak se aplikace AI zvětšují, tradiční formáty ukládání vektorů je nutí vybírat
mezi pomalým indexováním a vysokými infrastrukturálními náklady nezbytnými k překonání paměťových omezení.“
Ve srovnávacích testech DiskBBQ vykazoval trvalou latenci dotazů přibližně 15 milisekund, přičemž pracoval při využití pouze 100 MB
paměti. Na rozdíl od tradičního indexování HNSW, které nemůže běžet při nižších hodnotách paměti, algoritmus DiskBBQ hladce škáloval výkon s rostoucí
dostupnou pamětí.
Nový algoritmus je v současné době k dispozici v technické předpremiéře na platformě Elasticsearch Serverless.
