在深入了解了HNSW(分层导航小世界图)的理论基础和Faiss库的实现细节后,现在转向评估不同参数对HNSW索引性能的具体影响。将重点分析召回率、搜索时间、构建时间以及内存使用情况。 将调整以下三个关键参数:M、efSearch和efConstruction,并在Sift1M数据集上测试它们的影响。 M控制每个节点的最大连接数量,影响图的密度和搜...
在召回率和搜索速度之间找到平衡点。 efConstruction:构建索引时使用的边数,影响索引的质量。 efSearch:搜索时使用的边数,影响搜索速度和召回率 HNSW (ANN)与 KNN的区别 KNN通过计算新样本与所有训练样本之间的距离,找出距离最近的k个样本,然后根据这些近邻的标签来预测新样本的类别(分类)或值(回归)。 KNN的效率问...
efConstruction:在构建图的时候,每层查找多少个点。 当然,这三个参数越大搜索效果越好。 M和 efSearch 越大,会使得搜索时间越长;而 efConstruction 越大,会使得构建索引的时间越长。 但是HNSW 也有一个缺点,那就是当 M 比较大的时候,会消耗很多的内存。 Index memory usage for different M values on the Si...
efConstruction 和efSearch:分别控制索引构建和搜索过程中的探索深度。数值越高,搜索准确性越好,但计算量也更大。 创建两个 HNSW 索引 —— HNSWFlat 和 HNSWSQ(标量量化)来对比性能: # HNSWFlat 是基本的 HNSW 实现 index_hnswflat = faiss.IndexHNSWFlat(d, 32) start = time.time() index_hnswfl...
IndexHNSW的参数: m:表示图中邻居的个数,m值越大,结果越精确,但占用内存更多; efConstruction : add阶段的搜索深度; efSearch : 查询阶段的搜索深度; IndexLSH 目前最流行的cell-probe 方法是逻辑敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing method),这类算法有两个弊端: ...
搜索时从最上层开始,找到本层距离目标最近的结点后进入下一层再查找。如此迭代,快速逼近目标位置。为了提高性能,HNSW 限定了每层图上结点的最大度数 M 。此外,建索引时可以用 efConstruction,查询时可以用 ef 来指定搜索范围。 Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)是一种用超平面把高维空间分割成多个子...
M: 64, efConstruction: 80 ef: 20, nq: 1000, topk: 10 【Faiss::IndexHNSWFlat】 row countbuild cost (ms)query cost (ms) 1000 13 5 10000 138 7 100000 4899 30 500000 40044 42 【Milvus hnsw】 row countbuild cost (ms)query cost (ms) 1000 15 3 10000 132 5 100000 4254 18 500000 ...
我正在处理一个1m尺寸的数据集,因此我在堆栈溢出答案之后仔细设置了HNSW参数。 插入成千上万的文档到色度DB python中的索引代码如下:import faiss index = faiss.IndexHNSWFlat(1280, 100, faiss.METRIC_L2) index.hnsw.efSearch = 2000 index.hnsw.efConstruction = 800 for data in tqdm(dataloader, desc="...
intefConstruction; /// expansion factor at search time intefSearch; /// during search: do we check whether the next best distance is good enough? boolcheck_relative_distance=true; /// number of entry points in levels > 0. intupper_beam; ...
1 (hnsw->entry_point) WRITE1 (hnsw->max_level); WRITE1 (efConstruction); WRITE1 (hnsw->efSearch); WRITE1 (hnsw>upper_beam); } static void writeivf_header (const IndexIVF *ivf, IOWriter *f { write_index_header (ivf,f); WRITE1 (ivf->nlist); WRITE...