小红书全闪存向量检索系统HELMSMAN省90%成本

小红书引擎架构团队提出了面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻检索系统HELMSMAN，相关论文已被OSDI 2026收录。该系统旨在解决传统纯内存方案成本过高的问题，成功将百亿级向量检索迁移至全闪存服务器。在不牺牲在线服务SLA的前提下，HELMSMAN大幅降低了大规模ANNS的成本，节省了高达90%的开支。

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