在动态环境中优化搜索系统，实现速度、相关性和可伸缩性之间的平衡，是类似Uber Eats这样的平台面临的核心挑战。2024年旧金山QCon会议上提出了一系列创新策略，旨在应对数据索引和检索过程中的复杂问题。这些方法不仅提高了搜索响应的速度，同时确保了结果的相关性，并支持系统的高效扩展，以适应不断增长的数据量和用户需求。通过采用先进的算法优化、分布式索引技术和实时数据分析，这些策略为动态环境下的搜索系统提供了切实可行的解决方案。
在短短四个多月的时间里，RAG技术实现了显著的进化，迈入了一个新的发展阶段。具体来说，RAG的成本已经降低至GraphRAG的0.1%，而LazyGraphRAG的数据索引成本与向量RAG相当，仅为完整GraphRAG成本的0.1%。这一突破不仅大幅降低了技术应用的经济门槛，还为更广泛的应用场景提供了可能。
Katta，作为一个高度可扩展且具备强大故障容错机制的分布式数据存储系统，被设计来应对大规模数据集所带来的挑战。它能够有效地处理重复性高的数据碎片，确保在高负载情况下依然保持稳定的服务质量。通过与Lucene及Hadoop等工具的集成，Katta不仅增强了其对复杂查询的支持，还进一步提升了数据索引的能力，使得从海量信息中快速检索成为可能。
Apache Solr是一款基于Lucene的高性能全文搜索服务器，其名称源自“Search On Lucene Replication”的首字母缩写。Solr以其卓越的搜索功能和高效的数据索引能力，在众多搜索引擎中脱颖而出，被广泛应用于各行各业。
The Graph是一种创新的协议，它为开发者提供了高效的数据索引和查询服务，使得在以太坊上构建去中心化应用(dApps)变得更加便捷。通过The Graph，开发者可以轻松地访问和利用以太坊区块链上的数据，极大地提升了dApps的性能和用户体验。
