百亿级向量搜索系统设计：解耦架构与优化实践

向量搜索作为AI应用的核心基础设施，尤其在RAG（检索增强生成）和推荐系统中至关重要。随着数据规模指数级增长，传统单体架构面临扩展性瓶颈。本文提出通过解耦设计构建可扩展的向量搜索系统，重点分析了索引层、计算层与存储层的分离策略。核心创新包括基于分层索引的近似最近邻搜索算法优化，以及分布式计算框架下的负载均衡机制。实验数据表明，该架构在TB级数据集上实现毫秒级响应，同时支持动态扩展。技术实现涉及向量数据库的分区策略、查询并行化处理和内存管理优化等关键环节。