我们最近发布了一份关于在镜像环境中使用报告节点(完整的“异步报告镜像成员”)的新白皮书。越来越多的客户正在研究这种机制,将其作为一种快速、简单的方法来设置保持最新的生产数据副本,但可以用于分析查询或重型报告工作负载,而不影响源系统。 请在此处阅读白皮书

与往常一样,我们很想听听您对如何在组织中使用此镜像选项的反馈,以及您是否对我们如何提高其效率有想法。

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我们最近在向量搜索抢险体验计划中提供了新版的 InterSystems IRIS,新版本采用了新的基于分层可导航小世界 (HNSW) 索引算法的近似最近邻索引。 这一新增功能可对大型向量数据集进行高效的近似最近邻搜索,从而显著提高查询性能和可扩缩性。

HNSW 算法旨在通过构建基于图形的结构来优化高维数据的向量搜索,从而更快地在大型向量集合中找到近似邻。 无论您使用的是推荐系统、自然语言处理,还是其他机器学习应用,HNSW 都能显著缩短搜索时间,同时允许您调整准确度水平,但准确度提高的代价是查询时间变慢。

HNSW 的主要优点包括:

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