高并发Embedding入库系统构建：提升向量化吞吐能力 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何利用 Java 构建高并发 Embedding 入库系统，以提升向量化吞吐能力。在人工智能领域，Embedding 技术广泛应用于各种场景，例如：推荐系统、自然语言处理、图像搜索等。而高效的 Embedding 入库系统是支撑这些应用的基础。本次讲座将深入探讨构建此类系统的关键技术和实践方法。 一、Embedding 与向量数据库简介 在深入代码之前，我们先简单回顾一下 Embedding 和向量数据库的概念。 Embedding： Embedding 是一种将文本、图像、音频等非结构化数据映射到高维向量空间的技术。通过 Embedding，我们可以将语义相似的数据映射到向量空间中相近的位置，从而方便进行相似度计算和搜索。常见的 Embedding 方法包括 Word2Vec、GloVe、BERT、CLIP 等。 向量数据库： 向量数据库是专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。与传统数据库不同，向量数据库关注的是向量之间的相似度，而不是精确匹配。向量数据库通常提供高效的相似度搜索算法，例如： …
如何使用服务编排提升AIGC生成多阶段流水线的吞吐能力
使用服务编排提升AIGC生成多阶段流水线的吞吐能力 大家好！今天我们来探讨一个非常热门且具有挑战性的课题：如何使用服务编排来提升 AIGC (AI Generated Content) 生成多阶段流水线的吞吐能力。 AIGC 的应用越来越广泛，从文本生成、图像生成到音视频生成，背后都离不开复杂的流水线。这些流水线通常包含多个阶段，例如数据预处理、模型推理、后处理等。每个阶段都可能由不同的服务提供，这些服务可能运行在不同的基础设施上，使用不同的技术栈。如何有效地管理和协调这些服务，以提高整体的吞吐能力，成为了一个关键问题。 服务编排正是在这种背景下应运而生。它提供了一种统一的方式来描述、部署和管理这些复杂的流水线，从而简化了开发和运维工作，并最终提升了性能。 AIGC 生成流水线的挑战 在深入探讨服务编排之前，我们先来了解一下 AIGC 生成流水线面临的一些典型挑战： 复杂性： 流水线包含多个阶段，每个阶段可能由不同的团队负责，使用不同的技术。 依赖关系： 阶段之间存在复杂的依赖关系，例如，后处理阶段必须等待模型推理阶段完成。 异构性： 服务可能运行在不同的基础设施上，使用不同的编程语言 …