“各种M、efConstruction和efSearch参数的recall@1性能 高M和efSearch值对召回率有显著正面影响,而合理的efConstruction值对于优化召回率同样重要。增加efConstruction可以在较低的M和efSearch值下实现更高的召回率。 搜索时间与参数的权衡 尽管提高参数值可以提升召回率,但也显著增加搜索时间: “在搜索1000个查询时,各...
我们的efConstruction值必须在我们通过index.add(xb)构造索引之前设置,但是efSearch值可以在搜索之前随时设置。 先来看看召回性能; 各种M, efConstruction和efSearch参数的Recall@1性能。 较高的M和efSearch值会对召回性能产生很大的影响——而且很明显,需要一个合理的efConstruction值。我们还可以增加efConstruction以在...
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 ...
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 ...
搜索阶段(Search) 初始化:从入口点开始,选择一个起始点ep和查询点q。 选择层级:确定从哪一层开始搜索,通常是最高层。 搜索邻居:在选定的层级,使用策略(如 SELECT-NEIGHBORS-HEURISTIC)搜索查询点q的最近邻点,这个过程中会使用到参数efSearch。
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...
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 ...
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。
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障碍。