蚂蚁金服ZSearch：向量搜索架构与实战应用

蚂蚁金服ZSearch是蚂蚁金服在向量搜索领域的重要探索项目，由吕梁作为通用搜索平台基础架构负责人主导。ZSearch最初是基于ElasticSearch构建的金融级搜索平台，随着业务发展，它逐渐演变为一个更为强大的、平台化的解决方案。 ZSearch平台架构的核心是K8s底座，具备元数据管理、监控报警、跨机房复制等功能，同时提供SDK、Router、SmartSearch、Console等组件，以及插件平台支持SQL查询、Kibana分析和两地数据中心（IDC-A和IDC-B）之间的高效协作。此外，平台还允许引擎扩展和队列管理，以适应不同场景的需求。 向量检索是ZSearch的重要功能，满足了多样化的业务需求，如相似图片和语音搜索、问答系统中的答案匹配、人脸识别、文本敏感内容识别等。通过将查询内容转换为向量，平台能够执行高效的邻近查询，例如将人脸图片转化为向量用于犯罪追踪，或利用TextCNN模型处理文本内容。 向量检索的基本概念涉及向量的定义，包括余弦距离、欧拉距离和汉明距离等多种相似性度量，这些度量方法广泛应用于推荐系统、图片识别和问答系统等领域。KNN（K-Nearest Neighbors）算法是核心的向量检索算法，它旨在查找与输入向量最近的K个数据点，常见的实现包括KDTree（一种空间划分的数据结构）和BruteForce（简单暴力比对）。 蚂蚁金服ZSearch通过深入理解向量搜索技术，结合金融行业的特性，构建了一个既能管理大规模集群，又能支持丰富场景应用的平台。其背后的技术深度和实用性，使其在金融搜索场景中发挥着关键作用，并不断推动着向量搜索技术的发展和优化。