🔍 Как превратить векторный поиск в часть распределённой базы данных?

Мы внедрили гибридный поиск в YDB — и стали первой СУБД в России, в которой он работает в распределённой архитектуре. Гибридный поиск объединяет два подхода: поиск по ключевым словам и поиск по смыслу. Это позволяет находить не только точные совпадения, но и документы, близкие по смыслу к запросу.

А дальше начинается самое интересное: как заставить такой поиск работать на тысячах узлов, переживать обновления, внезапный рост нагрузки, и при этом не ломать транзакции?

Привет! На связи Александр Зевайкин, руководитель службы разработки, я разобрал три ключевые инженерные проблемы, с которыми мы столкнулись при внедрении поиска, и показал наши архитектурные решения.

➡️ Полный разбор архитектуры, компромиссов и работы алгоритмов читайте в статье или смотрите в докладе.

🔍 Как превратить векторный поиск в часть распределённой базы данных?
Мы внедрили гибридный поиск в YDB — и стали первой СУБД в России, в которой он работает в распределённой архитектуре | Сетка — социальная сеть от hh.ru 🔍 Как превратить векторный поиск в часть распределённой базы данных?
Мы внедрили гибридный поиск в YDB — и стали первой СУБД в России, в которой он работает в распределённой архитектуре | Сетка — социальная сеть от hh.ru 🔍 Как превратить векторный поиск в часть распределённой базы данных?
Мы внедрили гибридный поиск в YDB — и стали первой СУБД в России, в которой он работает в распределённой архитектуре | Сетка — социальная сеть от hh.ru 🔍 Как превратить векторный поиск в часть распределённой базы данных?
Мы внедрили гибридный поиск в YDB — и стали первой СУБД в России, в которой он работает в распределённой архитектуре | Сетка — социальная сеть от hh.ru