一、前言

    經(jīng)過線程池優(yōu)化、請求排隊和服務實例水平擴容等措施，整個AI服務鏈路的性能得到了顯著地提升。但是，作為追求卓越的大家，絕不會止步于此。我們的目標是在降低成本和提高效率方面不斷努力，追求最佳結果。如果你們在實施AI項目方面有經(jīng)驗，那一定會對GPU服務器的高昂價格感到惋惜。一臺基礎的v100 24G的GPU云服務器就需要將近3,000元人民幣/月。導致很多公司都希望嘗試AI，但面對昂貴的服務器成本，只能退縮。接下來，讓我們一起努力，對項目進行深度優(yōu)化，探索更好的解決方案。

    通過“開源模型應用落地-業(yè)務優(yōu)化篇（五）”學習，我們已經(jīng)搭建了基于Redis的第一級緩存，本篇將嘗試使用向量數(shù)據(jù)庫Miluvs作為AI服務的第二級緩存。

二、術語

2.1、向量數(shù)據(jù)庫

    向量數(shù)據(jù)庫是一種專門用于存儲和處理高維向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫或文檔數(shù)據(jù)庫不同，向量數(shù)據(jù)庫的設計目標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)庫中，數(shù)據(jù)通常是以結構化的表格形式存儲，每個記錄都有預定義的字段。但是，對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)庫模型往往無法有效地處理。向量數(shù)據(jù)庫通過引入特定的數(shù)據(jù)結構和索引算法，允許高效地存儲和查詢向量數(shù)據(jù)。

    向量數(shù)據(jù)庫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，