高并发场景下，如何让你的向量语义检索快人一步？
当需要同时检索多条查询（如批量问答、RAG 多路召回、多用户并发搜索），逐条串行执行会导致整体耗时随查询数线性增长。通过并发执行多条检索请求，可以将总耗时从 N × 单次延迟 降低到接近 1 × 单次延迟，显著提升吞吐量。本文介绍两种并发方式：CLI 并发和 SDK 并发，适用于批量语义搜索、 RAG 多路召回、多模态批量检索等场景。
OSS 向量 Bucket 最佳实践：快速构建多模态图片语义检索
本文介绍基于 OSS 向量 Bucket 和阿里云大模型服务平台百炼的多模态 Embedding 模型，搭建海量图片的智能语义检索系统，实现基于自然语言描述的文搜图能力的最佳实践，适用于电商商品搜索、智能相册、媒体资产管理、AI 语义检索、图片知识库等场景。
