向量搜尋於Uber的應用與技術演進
引言
在大數據與人工智慧快速發展的背景下，向量搜尋技術已成為處理非結構化資料與語意理解的核心工具。Uber作為全球領先的行動服務平臺，其業務場景對實時資料處理、語意搜尋與高擴展性系統有極高需求。本文深入解析Uber如何整合Apache Kafka、Flink、Pinecone等技術，建立高效能向量搜尋架構，並探討其技術挑戰與未來發展方向。
技術定義與核心架構
向量搜尋（Vector Search）透過將資料轉換為數學向量，利用相似度計算（如HNSW算法）實現語意匹配。Uber的技術堆疊包含：
- Apache Kafka：處理實時資料流
- Apache Flink：執行流處理與狀態管理
- Pinecone：作為向量資料庫進行相似度計算
- Apache Lucene：實現語意搜尋與索引管理
- Apache Spark：處理離線索引生成
- S3/HDFS：儲存基底索引與快照
系統採用分層索引結構（基底索引/快照/活體索引）與動態分片（GE Sharding），確保資料新鮮度與高吞吐量。
核心特性與應用場景
實時資料處理與語意搜尋
Uber的向量搜尋系統支援每秒數十公尺的實時資料更新，並整合以下功能：
- 語意搜尋：識別關鍵字語意（如「熱飲」匹配熱可可、星巴克咖啡）
- 反向地理編碼：修正拼寫錯誤（如「car」誤打為「ca」）
- 空間幾何優化：解決司機與乘客路線最佳化問題
多層索引結構與動態分片
系統透過基底索引（Base Index）儲存歷史資料，快照（Snapshot）提供離線查詢，活體索引（Live Index）支援即時更新。動態分片技術根據資料量自動調整分片數量，確保高吞吐量與低延遲。
技術實作與優化策略
資料處理流程
- 實時流處理：Flink從Kafka讀取資料，進行狀態更新與向量化
- 離線索引生成：Spark Job將資料寫入S3/HDFS，建立基底索引
- 活體索引更新：透過Delta更新與Tombstone機制追蹤刪除資料
- 相似度計算：Pinecone執行HNSW算法，結合GPU加速（NVIDIA Kagra）提升效能
搜尋算法與效能優化
- HNSW算法：Lucene實現的圖形搜尋演算法，支援即時語意搜尋
- GPU加速：NVIDIA Kagra算法提供10-20倍吞吐量提升與50倍延遲改善
- 靜態排序與早期終止：減少計算資源消耗
- Lucin cuvs插件：預計於柏林會議展示GPU加速搜尋技術
技術挑戰與解決方案
- 資料新鮮度：透過活體索引與Delta更新確保即時性
- 語意搜尋準確性：結合向量空間模型與語意相似度計算
- 資源效率：靜態排序與早期終止降低計算負擔
- 擴展性：多層索引結構支援億級資料規模
未來技術方向
- GPU加速整合：深化Kagra與Lucene cuvs算法在搜尋引擎的應用
- LLM結合：探索向量搜尋與語言模型的Retrieval Augmentation技術
- 實時語意搜尋整合：提升資料處理與搜尋引擎的耦合度
- 開源貢獻：推動Apache Lucene與Pinecone的技術演進
總結
Uber的向量搜尋系統透過Apache Kafka、Flink與Pinecone的整合，實現高吞吐量、低延遲的實時資料處理與語意搜尋。其分層索引結構與動態分片技術，有效解決資料規模擴展與新鮮度需求。未來將持續深化GPU加速算法與開源技術的整合，進一步提升搜尋效能與應用場景的廣度。