向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成，从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力。
向量检索服务的主要优点包括：
功能丰富：向量检索服务支持多种向量检索方式，包括内积、欧氏距离等，同时支持精确检索与模糊搜索。
高性能：向量检索服务能够提供高速的检索速度，满足海量数据的检索需求。
可扩展性：向量检索服务具有良好的可扩展性，可以根据业务需求进行扩展。
易用性：向量检索服务使用方便，实用可靠，易于扩展，稳定高效和搜索迅速。
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然而，向量检索服务也存在一些待改进的地方：内存占用：在处理高维度的向量数据时，可能会占用大量的内存。
软件生态不成熟：当前的向量检索服务主要以算法库为主，工业界的实际应用需要进行封装和优化，以适应各自的使用场景。
总的来说，向量检索服务在功能、性能、可扩展性等方面都有很好的表现，但在内存占用和软件生态方面还有待改进。
