# Manticore Search 13.2.3: Faster Vector Search, Lower RAM Usage, and Better Compatibility

Manticore Search 13.2.3 introduces vector search quantization with oversampling and rescoring for faster indexing and lower memory usage, plus key compatibility improvements

我们很高兴发布 [Manticore Search 13.2.3](/install/)，这是我们在 **2025 年 6 月**期间工作的成果。此版本专注于使 **向量搜索更快、更节省内存，并更适合大规模数据**，同时改进了兼容性和稳定性。

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## 向量搜索：现在更智能、更高效

自此次发布以来，Manticore Search 支持 [量化 KNN 向量搜索](https://manual.manticoresearch.com/Searching/KNN)，为您提供：

- **更快的浮点向量数据索引**
- **由于量化显著降低的 RAM 占用**
- **得益于过采样和重评分的几乎相同精度**

这对于处理 **大型数据集** 尤为重要——例如在图像搜索、推荐系统或 AI 驱动的搜索中，索引性能和内存效率至关重要。

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## 突破性变更 —— 您需要了解的内容

此版本包含一些可能影响兼容性的内部变更，如果您使用 `float_vector` 属性：

- 如果您 **不使用 `float_vector`**，您无需任何操作。
- 如果您 **使用 `float_vector`**，新版本将能够正确读取您现有的数据。但是：
  - 如果您对数据进行更改（例如插入或更新文档），之后 **可能无法降级** 到旧版本。
- **Manticore Search** 与 **Manticore Columnar Library (MCL)** 之间的内部 API 已更改。
  如果您遵循 [官方安装说明](/install/)，两个包将自动更新——无需额外步骤。

相关变更：
- *v13.0.0*：更新 KNN API 以允许空 `float_vector` 值
- *v12.0.0*：修复 KNN 索引训练和构建期间的错误行 ID 映射
- *v11.0.0*：添加量化、过采样和重评分

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## 改进和修复

此版本还包括：

- 与 `mysqldump` 等工具的兼容性修复
- 改进 Fuzzy Search 和 Vector Search 查询的稳定性
- RHEL 10 支持
- 更好的日志记录和容器行为

我们总共进行了 **20 多个错误修复**。有关完整详细信息，请参阅 [变更日志](https://manual.manticoresearch.com/Changelog)。

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## 准备升级？

要利用最新的改进，请按照 [安装说明](/install/) 操作——Manticore Search 和 MCL 将自动更新。

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- 加入我们的 [Slack](https://slack.manticoresearch.com)
- 访问 [论坛](https://forum.manticoresearch.com)
- 在 [GitHub](https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch/issues) 上报告问题或提出功能建议
- 或发送电子邮件至 `contact@manticoresearch.com`