《向量数据库指南》——用 Milvus Cloud和 NVIDIA Merlin 搭建高效推荐系统结果
结果以下展示基于CPU和GPU的3组性能测试结果。该测试使用了Milvus的HNSW(仅CPU)和IVF_PQ(CPU和GPU)索引类型。商品向量间相似度搜索对于给定的参数组合,将50%的商品向量作为查询向量,并从剩余的向量中查询出top-100个相似向量。我们发现,在测试的参数设置范围内,HNSW和IVF_PQ的召回率很高,分别在0.958-1.0和0.665-0.997之间。这表明HNSW在召