For "1M Dataset" below, we refer to the "Cohere Medium" (<0>accessible on AWS S3</0>) Dataset (1M * 768 float dense vectors).

For "10M" Dataset below, we refer to the "Cohere Large" (<0>accessible on AWS S3</0>) Dataset (10M * 768 float dense vectors).

Dataset Note:

For the MS MARCO and HotpotQA datasets below, we use the raw corpus, query corpus, and ground-truth data provided by <0>ir_datasets</0>. Recall is computed from the query relevance judgments provided by ir_datasets.

Filtered Search Performance

Across all backends and datasets, insertion speed is tested with batch size = 1k per insertion and insertion concurrency = 4.

Insertion Performance

Maximum observed QPS, its corresponding P99 latency, and serial recall for each product using IDs-only payloads.

Unfiltered Search Performance

Vector Search Latency and QPS at $1,000 Monthly Cost

Filtering Performance

Plot values

Performance vs. Recall

<0>VDBBench Leaderboards</0>

This chart benchmarks search performance on the Cohere-10M dataset under <0>constant ingestion pressure</0>. We measure <0>p99 serial search latency</0> and <0>maximum concurrent QPS</0> at 90% data capacity while the insertion workload remains active. These 'streaming' results are then contrasted with the 'static' performance on a fully indexed database.

Streaming Performance

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AI Assistant

데이터 세트 노트:

데이터셋 참고 사항:

필터 적용 검색 성능

모든 백엔드 및 데이터셋에 걸쳐, 삽입 속도는 삽입당 배치 크기 1k, 삽입 동시 실행 수 4로 테스트됩니다.

삽입 성능

ID만 포함된 페이로드를 사용한 각 제품의 관측된 최대 QPS, 이에 상응하는 P99 지연 시간 및 순차적 재조회 횟수.

필터링되지 않은 검색 성능

월 1,000달러의 벡터 검색 지연 시간 및 QPS

필터링 성능

플롯 값

성능 대 리콜

<0>VBBench 순위표</0>

이 차트는 <0>일정한 수집 압력</0> 하에서 Cohere-10M 데이터 세트의 검색 성능을 벤치마킹한 것입니다. 삽입 워크로드가 활성 상태로 유지되는 동안 90% 데이터 용량에서 <0>p99 직렬 검색 지연 시간</0> 및 <0>최대 동시 QPS를</0> 측정합니다. 그런 다음 이러한 '스트리밍' 결과를 완전히 색인되고 최적화된 데이터베이스의 '정적' 성능과 대조합니다.