这个新的开源版本集成了灵活的配置选项，允许系统架构师微调搜索性能和向量数量之间的平衡——这两个因素在固定的固态硬盘容量下会相互竞争。由此带来的优势是，RAG 系统设计人员无需修改硬件即可针对特定工作负载及其需求精确调整最佳平衡点。.

KIOXIA AiSAQ 软件于 2025 年 1 月首次推出，它采用了一种针对 SSD 优化的新型近似最近邻搜索 (ANNS) 算法，无需将索引数据存储在 DRAM 中。通过直接在 SSD 上进行向量搜索并降低主机内存需求，KIOXIA AiSAQ 技术使向量数据库能够扩展，而不受 DRAM 容量限制。.

当系统中安装的 SSD 容量固定时，提高搜索性能（每秒查询次数）需要增加每个向量的 SSD 容量消耗，导致向量数量减少。反之，最大化向量数量则需要降低每个向量的 SSD 容量消耗，从而降低性能。这两个相互矛盾的条件之间的最佳平衡点取决于具体的工作负载。为了找到合适的平衡点，KIOXIA AiSAQ 软件引入了灵活的配置选项。此次更新允许管理员在 RAG 系统中针对各种不同的工作负载选择最佳平衡点。此次更新将 KIOXIA AiSAQ 转变为基于 SSD 的 ANNS 解决方案，不仅适用于 RAG 环境，也适用于其他向量密集型应用，例如离线语义搜索。.

鉴于市场对可扩展人工智能解决方案的需求日益增长，固态硬盘 (SSD) 正逐渐成为 DRAM 的高效替代方案，以满足 RAG 系统对高速、低延迟的要求。KIOXIA AiSAQ 软件能够实现大规模生成式人工智能，且不受内存资源的限制，从而高效满足这些需求。.

通过将 KIOXIA AiSAQ 软件开源，KIOXIA 加强了其对人工智能社区的承诺，推广以 SSD 为中心的可扩展 AI 架构。.

“我们始终致力于寻找创新方法，帮助开发者和系统架构师优化性能和容量，”KIOXIA Europe GmbH 内存和固态硬盘产品副总裁兼首席技术官 Axel Störmann 评论道，“现在，借助新版 AiSAQ 软件，用户可以充分发挥固态硬盘的潜力，设计可扩展、灵活且高效的 RAG 系统。通过开源发布这项技术，我们重申了对人工智能社区的坚定承诺，为他们提供强大且易于使用的解决方案。”
点击链接即可下载开源的 KIOXIA AiSAQ 软件。