各位同仁,下午好! 今天,我们聚焦一个在高性能检索系统中至关重要,却又充满挑战的议题:如何在有限的内存资源下,高效地缓存“Small-to-Big Retrieval”模式中高频召回的Parent Blocks。作为一名编程专家,我深知在构建大规模系统时,内存管理是性能的基石。而“Small-to-Big Retrieval”正是为了应对海量数据检索而诞生的一种高效模式,其核心思想是分层索引,将细粒度的召回请求,首先路由到其所属的更大粒度的“父块”(Parent Block),再在父块内部定位目标。这种模式在搜索引擎、推荐系统、向量数据库等领域被广泛应用。 1. Small-to-Big Retrieval 模式简介 在深入内存管理之前,我们先快速回顾一下“Small-to-Big Retrieval”的基本概念。 想象一下,我们有一个包含数十亿甚至万亿级别的小粒度实体(比如,商品SKU、用户行为日志、文档片段、向量索引中的叶子节点)。直接为每个小实体构建完整的索引并将其数据全部加载到内存是不可行的。Small-to-Big Retrieval 提供了一种解决方案: 分层结构: 我们将 …
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