Ertex AI Vector Search 批量 upsert 向量分片同步延迟，新写入向量无法召回 - Agents - Google Developer forums = 40rem)" rel="stylesheet" data-target="discourse-ai_desktop" /> = 40rem)" rel="stylesheet" data-target="discourse-gamification_desktop" /> = 40rem)" rel="stylesheet" data-target="discourse-reactions_desktop" /> = 40rem)" rel="stylesheet" data-target="poll_desktop" /> Ertex AI Vector Search 批量 upsert 向量分片同步延迟，新写入向量无法召回 Google Cloud Build with AI Agents vector-search cx_陈 July 20, 2026, 7:41am 1 使用 Python Vertex SDK v1.45 批量写入 10 万 Embedding 向量，单次批次 1000 条，并发 QPS 50，接口返回 200 无报错。 向量检索时约 15% 新增向量检索不到，重启 Endpoint 短暂恢复，持续写入复现丢失。 向量索引默认单分片，未手动扩容节点； 监控面板 CPU、内存、存储无过载告警； 未开启定期索引刷新任务。 咨询两点： Vector Search 分片数据同步是否存在延迟阈值，有无 API / 命令检测同步完成状态？ 大批量向量写入场景，分片数量、批次大小、并发 QPS 最优配置参数？ 1 Like