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《向量数据库指南》——Range Search 的技术实现细节

Range Search 功能诞生于社区。
 


 

某天，一位做系统推荐的用户在社区提出了需求，希望 Milvus Cloud 能提供一个新功能，可以返回向量距离在一定范围之内的结果。而这不是个例，开发者在做相似性查询时，经常需要对结果做二次过滤。


 

为了帮助用户解决这一问题，Milvus Cloud 推出了全新功能—— Range Search（范围搜索）。本文将带各位详解这一新功能，包括 Range Search 的基本介绍、使用场景及其背后的技术细节。

Range Search 的技术实现细节

《向量数据库指南》——Range Search 的技术实现细节_第1张图片

接下来，我们深入 Range Search 功能的架构和算法，探讨其优势、局限性以及 Range Search 与第三方算法库集成。

Range Search 重用了现有的搜索流程，二者在上层所有数据通路几乎完全是一样的。以下是接收到搜索请求时所采取的步骤：

  • SDK 接到一个用户的查询请求，在 search param 中包含了 radius 和 range_filter 信息；

  • proxy 在收到这个查询请求后，生成一个 SearchTask 传给 querynode；

    • <

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