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广发证券:AI推理RAG向量数据库推动SSD需求增添 建议关注工业链焦点受益标的

2026-01-01 10:10:17
泉源:

猫眼影戏

作者:

维克多

手机审查

  猫眼影戏记者 褚鹏 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

智通财经APP获悉 ,广发证券宣布研报称 ,RAG架构为大模子提供恒久影象 ,企业和个性化需求推动了对RAG存储需求的增添 。AI推理中的RAG向量数据库存储介质正在从“内存加入检索”向“全SSD存储架构”过渡 ,推动高带宽、大容量SSD的需求将一连增添 。建议关注工业链焦点受益标的 。

广发证券主要看法如下:

RAG为大模子提供“恒久影象” ,企业&个性化需求推动RAG需求增添

在RAG(检索增强天生)架构中 ,LLM(大语言模子)在天生响应前 ,先向向量数据库提倡盘问 ,其中向量数据库作为毗连用户盘问与外部知识的要害中枢 ,认真高效存储、治理和检索高维向量化的知识体现 ,从而提升天生效果的准确性和时效性 。从企业侧看 ,RAG正逐步渗透至在线场景(电商、Web搜索等)、离线场景(企业、执法、工程研究等) 。从小我私家侧看 ,个性化RAG保存用户恒久影象、偏好与上下文信息 ,形成“用户级向量空间” ,显著推高RAG需求增添 。

AI推理RAG向量数据库推动SSD需求增添

向量数据库存储介质需承载大规模向量数据及索引结构 ,要求支持高吞吐和低时延 ,以知足高并发场景下的相似度检索需求 。现在向量数据库存储介质正在从“内存加入检索”走向“全SSD存储架构” 。凭证《All-in-storage ANNSAlgorithms Optimize VectorDBUsability within aRAGSystem》以KIOXIAAiSAQ为例 ,向量、PQ量化效果及索引统一存储于SSD ,10B级向量规模所需SSD容量为11.2TB ,其中PQVectors占1.28TB ,索引占10TB 。在接纳TLC/QLCSSD下 ,AiSAQ相较于DiskANN介质本钱具备4-7倍的本钱优势;别的 ,AiSAQ所有租户处于激活状态 ,租户可直接最先盘问 ,不保存必需先从SSD加载到DRAM后才华最先盘问的“冷启动”延迟 ,提升RAG系统的规;┱鼓芰τ刖每尚行 。

火山引擎TOSVectors开启向量存储新范式 ,对SSD需求提高

凭证火山引擎开发者社区公众号 ,TOS推出Vector Bucket ,该架构接纳字节自研的Cloud-Native向量索引库Kiwi与多层级外地缓存协同架构(涵盖DRAM、SSD与远程工具存储) 。在大规模、长周期存储和低频盘问的场景下 ,该架构不但知足高/低频数据的分层需求 ,并且显著降低企业大规模使用向量数据的门槛 。TOSVector与火山引擎高性能向量数据库、火山AI agent等产品深度协同 ,以交互型Agent场景来看 ,将高频会见的影象(如用户的焦点偏好、近期的使命执行效果等)存放在向量数据库中 ,实现毫秒级的高频检索;将低频会见的影象(如半年前的交互纪录或历史执行效果)沉淀到TOSVector中 ,允许秒级延迟 ,以此换取更低的存储本钱和更辽阔的影象空间;以处置惩罚重大使命的Agent场景来看 ,TOSVectors既能承载海量的语义向量存储 ,又能包管恒久数据的可一连积累 。

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责编:王斌

审核:赵之珩

责编:李成安

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