Harrison Chase(@hwchase17)
first in a series of technical blogs of how we build llm infra
6.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
文章介绍了如何构建支持大语言模型基础设施的倒排索引，以实现高效搜索和过滤。
核心要点
- SmithDB 使用自定义倒排索引实现高效搜索。
- 支持全文搜索和 JSON 过滤，处理数百 MB 的数据。
- 中位数延迟控制在 400ms，保证性能。
结构提纲
按章节快速跳转。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- LLM 基础设施构建
- 挑战
- 处理数百 MB 数据
- 保持 400ms 中位数延迟
- 解决方案
- 自定义倒排索引
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
How do you support full-text search JSON filtering over agent traces that span up to hundreds of MBs, while keeping a median (P50) latency of 400ms?
Here’s an inside look at how we built a custom inverted index from scratch for SmithDB.
langchain.com/blog/full-text…
#LLM#数据库#搜索#LangChain
打开原文Harrison Chase 在 X 上的发言： "系列技术博客的第一篇，讲述我们如何构建 LLM 基础设施" / X
@hwchase17
系列技术博客的第一篇，讲述我们如何构建 LLM 基础设施
@LangChain
6月10日
当你需要在数百 MB 的代理追踪数据上支持全文搜索和 JSON 过滤，同时保持中位数（P50）延迟在 400ms 以内时，你会怎么做？在这里，我们将深入探讨我们如何为 SmithDB 从零开始构建一个自定义的倒排索引。
langchain.com/blog/full-text…
2026年6月10日 下午10:23
15.7K
浏览量
1
5
15
8
3
83
6
61
阅读15条回复