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...
IndexHNSW以Flat Index的方式存储,以便快速访问database的向量。 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...
重复上述过程,直到候选列表中的所有节点都扩展过,或达到算法设定的终止条件(例如已扩展节点>= efSearch)。 C. 结果输出 最终C 中距离 q 最近的若干节点(例如取top-K)即为搜索结果。或者在最后一轮就统计距离最小的前K个节点,作为近似最近邻。 总结一下:HNSW 的搜索过程可以概括为:A. 多层贪心:在上层(稀疏层...
efSearch:在搜索的时候,每层查询多少个点。 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 memo...
实现HNSW 要在Faiss中构建和搜索一个平面HNSW索引,所需要的只是IndexHNSWFlat: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # # 设置HNSW索引参数M=64# 每个顶点的邻居数量 ef_search=32# 搜索深度 ef_construction=64# 构建深度 # 初始化索引(假设 d==128) ...
速度-精确比(speed-accuracy tradeoff)可以通过 efSearch 参数来设置。 每个向量的内存使用是情况是(d * 4 + x * 2 * 4 )。 HNSW 只支持顺序添加(不是add_with_ids),所以在这里再次使用 IDMap 作为前缀(如果需要)。 HNSW 不需要训练,也不支持从索引中删除矢量。
如果你有很多RAM或者搜索库很小,HNSW是最好的选择。它很快、很精确。4<=x<=64是每个向量的链接数,这个值越高越精确,但是使用的RAM越多。而速度-精度衡量则通过efSearch参数调节实现,每个向量占用内存数为(d4+x2*4)字节。 HNSW不支持序列添加(notadd_with_ids),同样的,如果需要,则使用IDMap。HNSW不需要训练...
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) ...
1、不关心,使用“HNSWx” 如果数据集很小或者内存很大,基于图的方法HNSW是最好的选择,这种索引方法即快又准。x的取值在[0,64]之间,表示每个向量的连接数,x的值越大结果越准确,但是占用内存越多。通过设置efSearch参数可以权衡速度和准确度。每个向量会占用内存为(d*4 + x*2*4) bytes的内存 ...
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="...