SimSvr 支持导入带过期时间的数据 ， 在现网召回过程中 ， 实时淘汰过期的 key 以达到准确的召回要求 。

6. 现网运营情况

• SimSvr 目前已部署 160+ 个模型索引 ， 使用逻辑核 8000+ ， 总索引量超过 20 亿特征向量 ， 广泛应用于视频号、看一看、搜一搜等推荐业务中 。
• 搜一搜基于 SimSvr 建立小程序优质文章的向量索引 ， 提升小程序文章搜索的优质结果召回率 。 新方案相比旧方案 ， 优质结果召回率提升 7%；
• 搜一搜使用 SimSvr 检索视频指纹 ， 进行相似视频去重；单表索引量高达 1.7 亿 * 128 维 ， 检索平均耗时小于 8ms ， 日检索量 12.5 亿 。

7. 总结
随着推荐系统的强势发展 ， 特征检索的使用场景越来越广泛 。 而作为基础组件 ， 除了要拥有支持亿级索引的基本素养外 ， 在功能特性上也需要不断迎合业务的发展 。 因此我们开发了 SimSvr ， 搭配特征存储 FeatureKV ， 在视频号、看一看、搜一搜等推荐系统中发挥了重要的作用 。
出处:

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