#码力全开·技术π对# 如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Matching Engine 实现十亿级向量的低延迟最近邻
如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Matching Engine 实现十亿级向量的低延迟最近邻搜索？
社交平台需为用户推荐“相似内容”，已将图文内容编码为 512 维向量并存储于 BigQuery。计划使用 Vertex AI Matching Engine（基于 ScaNN 算法）构建向量数据库，但面临规模与性能挑战。技术难点包括：如何将向量数据导入 Vertex AI Index 并配置 shardSize（如 SHARD_SIZE_SMALL）；设置 annConfig 的 approximateNeighborsCount 与 distanceMeasureType（如 DOT_PRODUCT_DISTANCE）；通过 MatchService 的 findNeighbors API 实现毫秒级查询；处理索引更新时的 incrementalUpdate 与 bruteForceConfig 回退策略；以及监控 p99 latency 与 recall@100 指标优化性能。应如何构建可扩展、高精度的向量检索系统？
Vertex AI
周周的奇妙编程
2025-08-29 11:11:45
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通过 Google Vertex AI Vector Search（原 Matching Engine）实现十亿级向量的低延迟最近邻，需结合 DiskANN 技术：
create_tree_ah_index 或 DiskANN 的扁平图结构，指定维度和距离度量（如DOT_PRODUCT_DISTANCE）。VertexAIEmbeddings 模型生成文本/图像的向量表示。VectorSearchVectorStore 将向量写入 GCS 存储桶。