ob_hnsw_ef_search 用于设置在进行向量索引查询时,HNSW 算法在每一层图中检索的邻居点数量。该变量值越大,算法会探索更多的邻居点,增加找到真实最近邻的机会,从而提高搜索准确度,但同时搜索时间也会增加。 说明 该变量从 V4.3.3 版本开始引入,只支持 MySQL 租户。 属性描述 参数类型 unit 默认值 64 取值范围 ...
HNSW搜索内核中的参数efSearch用于控制在搜索时访问的节点数量,从而影响搜索的速度和召回率。增加efSearch可以提高搜索的召回率,但会增加搜索时间。 和前面一样,我们像这样初始化索引: index = faiss.IndexHNSWFlat(d, M) 另外两个参数,efConstruction和efSearch可以在我们初始化索引之后修改。 index.hnsw.efConstructi...
vec.create_embedding_index(client.HNSWIndex(m=16, ef_construction=64, ef_search=10))此扩展示例设置m、ef_construction和ef_search参数以自定义 HNSW 索引。此处，m 控制索引中每个元素的最大连接数，ef_construction调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性，而ef_search影响搜索时间精度。克服 HNSW ...
ob_hnsw_ef_search 用于设置在进行向量索引查询时,HNSW 算法在每一层图中检索的邻居点数量。该变量值越大,算法会探索更多的邻居点,增加找到真实最近邻的机会,从而提高搜索准确度,但同时搜索时间也会增加。 说明 该变量从 V4.3.3 版本开始引入,只支持 MySQL 租户。 属性描述 参数类型 unit 默认值 64 取值范围 ...
efSearch:搜索阶段的动态候选列表的大小。一般来说,efSearch越高,召回率越高,但是搜索过程会比较慢。 除了速度与精度的权衡之外,我们还需要注意图创建过程中的内存消耗。这是因为HNSW要求将整个数据集加载到RAM中,如果您的数据集太大而无法放入内存中,就会导致比较尴尬的情况发生。比如,M值越高,我们就需要分配越多...
此扩展示例设置m、ef_construction和ef_search参数以自定义 HNSW 索引。此处，m 控制索引中每个元素的最大连接数，ef_construction调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性，而ef_search影响搜索时间精度。克服 HNSW 限制 虽然 HNSW 是向量数据库中首选的索引，但其内存密集型会给处理大数据集的开发人员带来...
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,影响图的密度和搜索精度。 efSearch控制查询过程中候选列表的大小,影响查询时间和精度。 efConstruction控制索引构建过程中候选列表的大小,影响索引构建时间和质量。
index.hnsw.efSearch = efSearch index.add(xb) 开始图的构建,xb为(1000000, 128)数据,构建需要一点时间; # after adding our data we will find that the level# has been set automaticallyindex.hnsw.max_level 4 这里我们有图中的_level_数,0->4,如max_level所述。
efConstruction:构建阶段中,用于搜索邻居的候选节点数。 efSearch:搜索阶段中,用于搜索邻居的候选节点数。 mL:层级选择的归一化因子,影响新节点被分配到的层级。 HNSW 算法的关键在于通过分层结构和有效的邻居搜索策略,实现了近似最近邻搜索的高效性。在构建和搜索过程中,算法需要平衡邻居数、搜...
2. efConstruction参数,这个参数控制在构建索引时每个节点中需要存储的候选邻居数量。增大这个参数可以提高索引的质量,但会增加建立索引的时间。 3. efSearch参数,在搜索时控制每个节点需要访问的邻居节点数量。增大这个参数可以提高搜索的准确性,但会增加搜索的时间。 4. 索引维度,索引维度是指特征向量的维度,需要根据...