基于多索引表架构的Vector大规模向量检索
在做 RAG 或者语义搜索的时候，向量检索系统通常要面对两个比较棘手的问题。
一个是多租户隔离——比如你是一个SaaS服务商，手里几十上百个企业客户，每个客户的知识库必须天然隔离，谁的也不能串到谁家去。另一个就是数据规模太大，单索引的量级一旦到了千万甚至亿级，检索延迟就很难压下来，实时性往往跟不上。
针对这两个场景，OSS 向量 Bucket 提供了一种挺实用的思路：支持在同一账号、同一地域下创建大量的向量索引（Index）。通过将数据按租户或业务维度拆分到不同的索引中，隔离和性能的问题都能兼顾着解决。
多索引架构的优势
- 数据隔离：让不同租户的数据放在各自独立的索引里，从物理层面杜绝了跨租户泄露的风险。
- 检索提速：大表拆成多张小表之后，单次检索的范围立刻变小了。如果再配合并发检索多个索引再合并结果，总体响应时延还能进一步降下来。
- 运维灵活：每个索引可以独立配置维度、模型和相似度算法。删某个租户的数据也很省事，直接删掉对应的索引就行，不用逐条过滤删除。
通过 CLI 按租户导入数据
oss-vectors-embed 这个 CLI 工具可以指定文件写入到指定的索引里，天然就支持按租户或业务做定向导入。
开始之前，需要确保下面几个条件已经满足：
- 配置好环境变量
OSS_ACCESS_KEY_ID、OSS_ACCESS_KEY_SECRET和DASHSCOPE_API_KEY。 - 已经创建了向量 Bucket，以及每个租户对应的向量索引。
把下面示例里的占位符换成实际值就行：
| 占位符 | 说明 |
|---|---|
| 阿里云账号 ID |
| 向量 Bucket 名称 |
按租户写入不同索引
不同租户的数据写入各自独立的索引，数据隔离自然就实现了。
# 将租户 A 的文档写入租户 A 的索引
oss-vectors-embed --account-id "
按租户定向检索
检索时只查目标租户的索引，数据隔离天然生效。
# 仅在租户 A 的索引中检索
oss-vectors-embed --account-id "
通过 SDK 构建多索引架构
Python SDK
开始前记得安装 alibabacloud-oss-v2 SDK：
pip install alibabacloud-oss-v2
环境变量 OSS_ACCESS_KEY_ID 和 OSS_ACCESS_KEY_SECRET 也要配置好。
创建多租户索引
以租户 ID 为后缀命名索引，批量创建独立的向量索引。
import alibabacloud_oss_v2 as oss
import alibabacloud_oss_v2.vectors as oss_vectors
ACCOUNT_ID = "
运行后会看到：
索引 tenantcompanya 创建完成，status_code=200
索引 tenantcompanyb 创建完成，status_code=200
索引 tenantcompanyc 创建完成，status_code=200
按租户写入数据
不同租户的数据写入各自对应的索引。
import alibabacloud_oss_v2 as oss
import alibabacloud_oss_v2.vectors as oss_vectors
ACCOUNT_ID = "
运行后输出：
租户 A 写入完成，status_code=200
租户 B 写入完成，status_code=200
并发检索多个索引并合并结果
大表拆分之后，用并发检索多张小表再合并排序的方式，确实可以显著降低总响应时延。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import alibabacloud_oss_v2 as oss
import alibabacloud_oss_v2.vectors as oss_vectors
ACCOUNT_ID = "
运行后输出：
索引 tenantcompanya 返回 1 条结果
索引 tenantcompanyb 返回 1 条结果
索引 tenantcompanyc 返回 0 条结果
合并后全局 Top5：
key=faq_001, distance=0.0, metadata={'tenant': 'company_a', 'category': 'faq'}
key=manual_001, distance=0.19999998807907104, metadata={'tenant': 'company_b', 'category': 'manual'}
这里有个说明：并发检索多个索引之后，在客户端按 distance 排序合并就行了。如果对精度有更高要求，可以引入 Rerank 模型再做一次二次精排。
Go SDK
开始前安装 SDK：
go get github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2
同时确保已经配置了 OSS_ACCESS_KEY_ID 和 OSS_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量。
创建多租户索引
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2/oss"
"github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2/oss/credentials"
"github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2/oss/vectors"
)
const (
region = "cn-hangzhou"
bucketName = "
运行后输出：
索引 tenantcompanya 创建完成，status_code=200
索引 tenantcompanyb 创建完成，status_code=200
索引 tenantcompanyc 创建完成，status_code=200
并发检索多个索引并合并结果
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"sort"
"sync"
"github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2/oss"
"github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2/oss/credentials"
"github.com/aliyun/alibabacloud-oss-go-sdk-v2/oss/vectors"
)
const (
region = "cn-hangzhou"
bucketName = "
运行后输出：
索引 tenantcompanya 返回 1 条结果
索引 tenantcompanyc 返回 0 条结果
索引 tenantcompanyb 返回 1 条结果
合并后全局 Top2：
key=faq_001, distance=0, metadata=map[category:faq tenant:company_a]
key=manual_001, distance=0.19999998807907104, metadata=map[category:manual tenant:company_b]
最佳实践
- 索引命名规范：用租户 ID 或业务维度作为索引名称的后缀（像
tenant{tenantid}这种格式）。需要注意索引名只支持小写字母和数字，不支持下划线和连字符。 - 租户数比较多的时候：直接利用索引名称做逻辑隔离。OSS 向量索引的创建是秒级的，管理成本几乎可以忽略。
- 追求极低延迟：一旦单索引的数据量超过千万级别，可以按业务逻辑（比如时间、类别）做水平拆分，再用并发检索多个索引再合并结果的方式来处理。
- 结果重排（Rerank）：多索引表的结果合并之后，可以按 distance 相似度做简单排序，也可以引入专门的 Rerank 模型来做二次排序。
- 索引清理：删除某个租户或者业务的数据，直接调用
DeleteVectorIndex删除对应索引就行，省去了逐条过滤删除的麻烦。
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