Проектируем семантический поиск и векторные индексы: поиск по смыслу на миллионах и миллиардах эмбеддингов. Это фундамент для RAG-ассистентов, рекомендаций и дедупликации — там, где точное совпадение по словам не работает.
ANN под бюджет памяти и latency
Подбираем индекс под задачу: HNSW для лучшей latency, IVF-PQ с product-квантизацией ради памяти, гибрид с реранком. recall и latency балансируем под целевой SLA, а не обещаем сразу и скорость, и точность, и экономию памяти.
Масштаб за пределы одной ноды
На миллиардах индекс шардируем с репликацией горячих шардов и инкрементальными апдейтами без полного ребилда. Свежесть держится при потоковых вставках, p99 остаётся предсказуемым.