Vald 是一款基于云原生架构的分布式向量搜索引擎，充分利用最快的近似最近邻（ANN）算法 NGT 构建高度可扩展的分布式系统。它专为处理大规模、复杂、动态变化的向量数据集而设计，在实时搜索、推荐系统和机器学习向量检索场景中表现出色。

核心特性

高速 ANN 算法：基于 NGT（Neighborhood Graph and Tree）算法，提供业界领先的向量搜索速度。NGT 是最快的 ANN 算法之一，在保证高召回率的同时实现极低的搜索延迟。

云原生架构：采用云原生设计理念，支持 Kubernetes 部署和容器化运行。具备自动扩展、故障恢复、负载均衡等云原生特性。轻松与现有云服务集成，简化运维管理。

分布式系统：构建为高度可扩展的分布式系统，支持水平扩展。能够处理数十亿级别的向量数据，满足大规模应用需求。通过分布式架构实现高可用和高性能。

实时索引更新：支持向量数据的实时插入、更新和删除。无需重建整个索引，动态维护索引结构。适应数据频繁变化的应用场景。

灵活的部署方式：支持单机部署、集群部署和云端部署。提供 Docker 镜像和 Helm Charts，简化部署流程。可根据业务需求灵活选择部署方案。

丰富的 API：提供 gRPC 和 REST API 接口，支持多种编程语言客户端。API 设计简洁，易于集成到现有应用中。

应用场景

实时推荐系统：为推荐系统提供高速向量检索能力。实时计算用户和物品的相似度，生成个性化推荐。支持大规模用户和物品的实时匹配。

语义搜索：构建基于向量的语义搜索引擎。理解查询意图，返回语义相关的结果。超越传统关键词匹配，提供更智能的搜索体验。

图像和视频检索：存储和检索图像、视频的向量表示。实现以图搜图、相似视频查找等功能。支持大规模多媒体内容的快速检索。

异常检测：通过向量距离识别异常数据点。应用于安全监控、欺诈检测、质量控制等场景。

机器学习应用：为机器学习模型提供向量存储和检索服务。支持特征向量的高效管理和查询。

Vald 作为云原生分布式向量搜索引擎，在性能、可扩展性和易用性方面表现出色。基于 NGT 算法的高速搜索能力，使其能够满足实时性要求高的应用场景。

云原生架构和容器化部署，使 Vald 能够轻松融入现代云基础设施。分布式系统设计确保了在大规模数据场景下的稳定性和性能。对于需要处理海量向量数据的 AI 应用，Vald 提供了可靠、高效的解决方案。