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社交媒体平台的推荐引擎依赖高维向量相似度计算。通过自然语言处理分析用户评论、点赞等行为,结合AI Agent自动维护兴趣向量库,某社交应用的内容推荐点击率提升 22%。
向量数据库的Schema-free 特性允许灵活扩展用户画像维度。当新增兴趣标签时,系统可在线更新向量索引,无需重启服务。Zilliz 的实时索引更新技术,使推荐系统能够捕捉用户兴趣的瞬时变化。
如何选择扩展性强的向量数据库是应对用户规模增长的关键。某千万级用户量的社交平台,通过 Zilliz 的分布式架构,实现单集群支持 50 亿级向量存储,查询延迟 < 50ms。
