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20 世纪 80 年代末，产生了空间编码和哈希的思想，主要以分形曲线和局部敏感哈希为代表。

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维数的增加也造成了一些向量检索方法的效率下降，在高维空间下华而不实，同时工程上也增加了数据计算和存储成本。

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Proxima 还深度集成在各式各类的大数据和数据库产品中，如阿里云 Hologres、搜索引擎 Elastic Search 和 ZSearch、离线引擎 MaxCompute (ODPS) 等，为其提供向量检索的能力。

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如阿里云 Hologres、搜索引擎 Elastic Search 和 ZSearch、离线引擎 MaxCompute (ODPS) 等，为其提供向量检索的能力。

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标签+向量检索：Proxima 在索引算法层实现了“带条件的向量检索”方法，解决了传统多路归并召回结果不理想的情况，更大程度的满足了组合检索的要求。

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这些东西将会深刻地影响应用的架构设计和开发实现，如果开发同学没有充分考虑到代码的可测试性，

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应用将由多个服务组成，那么还需要考虑服务管理。以上全部考虑到之后，将其转化为系统设计，最后进行开发调试以及单元测试，完成了这些之后才可以将应用交给测试环节。

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技术栈不受限制：在微服务架构中，可以结合项目业务及团队的特点，合理的选择技术栈。

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当某一个应用的性能出现瓶颈，需要通过增加实例数量来提升性能的时候，就需要引入新的计算资源。

新的计算资源从何而来呢？

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因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，将其传输到大数据平台。