2024年9月
版本信息 | 动态名称 | 动态描述 | 相关文档 |
V2.0 | 新增标准型规格 | 标准型规格 CPU 与内存资源配比为1:4，具有均衡的计算与存储资源，适用于绝大多数日常业务场景。 | 规格选型 购买实例 |
| 支持混合检索（Hybrid Search） | 支持稠密向量Dense vector + 稀疏向量 Sparse vector双路召回，Sparse vector通过BM 25算法完成分数计算达到类关键字检索效果，支持RFF、Weight两路权重合并算法。进一步提升业务召回效果，弥补在语义检索中对具体数字、编码、数学公式等不敏感以及语义过度泛化的问题。 | |
| PDF支持图文混合 | AI 套件针对PDF支持图文混合（图片内容暂未解析，保留图片在文本相对位置），当检索到相关文本后，相应的图片上下文链接也会返回，提升 RAG 的整体效果。 | - |
| 支持TTL | 支持TTL，写入后的数据在设置的效期达到后，后台会异步逐步删除（轮询周期为1小时），适用于周期性删除历史数据的业务。 | |
| SDK 功能更新 | Python、GO、Java SDK 支持对 Database、Collection的存在判断。 | - |
2024年8月
版本信息 | 动态名称 | 动态描述 | 相关文档 |
V1.6 | 性能提升 | 可靠性提升，通过优化内核，SLA从99.95%提升至99.99%。 优化内存快照，快照速度提升10倍，对业务CPU和内存影响降低10倍。 频繁upsert + delete场景，解决了内存和磁盘空间膨胀问题。 优化元数据，单库支撑Collection数量上限提升至10000+ | - |
| 支持 GRPC 通信协议 | GO、Java SDK支持 GRPC 通信协议。 Python、GO、Java SDK支持通过 Client 直接进行数据读写操作，无需先获取 DB 和 Collection对象再进行，可更加简单高效地操作数据。 | |
| 新增地域 | 南京 Region 开区。 | |
2024年6月
版本信息 | 动态名称 | 动态描述 | 相关文档 |
V1.5 | 性能提升 | 支持 GRPC 通信协议，Python SDK同步支持version >= 1.3.3，在Python并发Batch upsert场景下通信效率提升6倍+。 说明： 由于GRPC是长连接，在多Replica场景下，需要建立多个GRPC的Client才有机会发挥多Replica的最佳性能。 | |
| | 优化元数据，单库支撑 Collection 数量上限提升至5000+。 | - |
| | 优化 HNSW 空表内存占用，空表内存占用为优化前5%，解决HNSW写入扩容内存不足问题。 | - |
| | 高压力下综合QPS提升： sift-128-euclidean（低维）在3 * 4c8GB跨机房，客户端recall@10=0.99下压测QPS从1.37万提升至2.08万 gist-960-euclidean（高维）在3 * 4c8GB跨机房，客户端recall@10=0.99下压测QPS从0.63万提升至1.05万 进程（线程）并发从50~300持续加压，综合QPS几乎不衰减 | - |
2024年3月
2024年1月
2023年11月
2023年10月
2023年9月
版本信息 | 动态名称 | 动态描述 | 相关文档 |
V1.1 | 新增 Embedding 功能 | 向量数据库的 Embedding 功能会自动将原始文本进行转换，生成对应的向量数据并插入数据库或进行相似性检索，实现了文本到向量数据的一体化转换，减少了用户的操作步骤，极大降低了使用门槛。 | |
| 新增 IVF 系列向量索引 | IVF 系列索引（IVF_FLAT，IVF_PQ，IVF_SQ8/IVF_SQ4/IVF_SQ16）数据导入速度快，且内存空间占用低，适用于亿级向量数据规模，能够提高大规模数据量下的检索效率。该索引的核心思想是将高维空间划分为多个聚类，并为每个聚类构建一个倒排文件。 | Index |
| 支持清空集合数据 | 新增 /collection/truncate 接口清空 Collection 中所有的数据、别名与索引，仅保留 Collection 配置信息，例如索引类型及参数、分片等设置，减少用户的操作成本。 | |
| 支持集合别名机制 | 支持创建指向已有集合的别名。当使用别名访问时，用户不感知真实集合名的变化，适用于数据迁移到新集合后的一键切换场景。 | |
| 支持更新数据 | 新增 /document/update 接口用于快速更新数据库中的已有的数据，保证数据的准确性和完整性。 | |
| 支持重建索引 | 新增 /index/rebuild 接口用于对集合重建索引，清除无用的索引数据，修复损坏的索引数据，优化索引结构，改善性能。 | |
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Filter 能力增强。查询、更新、删除数据均支持 Filter 表达式过滤数据
| /document/query 接口增强检索能力。 支持根据主键（Document ID），结合 Filter 表达式一并检索。 支持指定查询起始位置 offset 和返回数量 limit，实现数据SCAN能力。 | |
| | /document/delete 接口支持通过主键（Document ID）与 Filter 表达式综合检索需删除的 Document ，实现精确、高效、灵活、安全的删除操作。 | |
| | /document/update 接口支持通过主键（Document ID）与 Filter 表达式综合检索数据，对所检索的 Document 的部分字段进行更新。 | |
2023年8月
版本信息 | 动态名称 | 动态描述 | 相关文档 |
V1.0 | 向量数据库第一次正式上线 | 向量数据库目前处于公测阶段，支持多种索引类型和相似度计算方法，百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。 |
