喜报！Zilliz 斩获 AI 顶会 NeurlPS 向量检索比赛冠军

ZILLIZ 2021-12-09

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12 月 6 日，备受瞩目的人工智能领域全球顶级学术会议 NeurIPS'21 的向量检索比赛结果新鲜出炉，Zilliz 团队凭借磁盘存储优化算法赢得磁盘方案赛道第一名，将十亿级别数据集的范围查询提升到新高度。

神经网络的出现，使得语音、图像、视频等海量非结构化数据得以被编码为向量，而向量检索是进一步分析这些非结构化数据的关键途径。作为国际首届向量检索比赛，此次比赛由来自微软研究院、Facebook 人工智能研究所、卡内基梅隆大学、Yandex 等公司的专家学者牵头组织，云集了来自清华大学、南京大学、英特尔、英伟达、快手科技等学界与工业界实力选手。此次比赛首次使用了六个十亿级别的数据集，Facebook、Microsoft Turing、Microsoft Bing、Yandex 专门为本次比赛发布了四个新数据集。

比赛中，Zilliz 自研的基于磁盘的近似搜索方案 BBAnn 综合排名赛道第一，在 Facebook 开放的 SimSearchNet++ 数据集上表现尤其突出。该数据集用于精确检测图像的细微变化，使用范围查询的方法，找到目标向量周边一定半径内的所有向量。由于范围查询结果数量不确定性较高，这种查询对研究人员提出了较高的要求。经测试，Zilliz 的研究成果在 SimSearchNet++ 数据集上得到结果数量占真实结果数量的 88.573%，远超 16.274% 的基准线，弥补了十亿级别数据集上范围查询的空白。

在未来，Zilliz 的这项研究成果将助力向量数据库 Milvus 磁盘方案落地，以满足不同场景下的用户需求。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。Zilliz 将持续投入，通过开源和云原生解决方案为企业解锁海量非结构化数据的隐藏价值。

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