就内存利用率而言,HNSW不是最好的索引。但是,如果必需要用到HNSW时,我们可以通过使用积量化(PQ)压缩向量来改进它。使用PQ将减少召回并增加搜索时间——但通常,ANN的大部分都是在平衡这三个因素。 如果,相反我们想提高我们的搜索速度-我们也可以这样做。我们所做的就是在我们的Index中加入IVF(倒排索引) 的成分。...
使用乘积量化(PQ)压缩:乘积量化(PQ)是一种向量压缩技术,可以在保持相对较高召回率的同时减少内存占用。通过应用PQ,可以在牺牲一定召回率和增加搜索时间的代价下,显著降低内存使用。 加速搜索的策略:若目标是提升搜索速度,可以考虑在HNSW索引中集成倒排文件(IVF)组件。IVF通过聚类技术减少搜索空间,从而加快搜索速度。 混...
乘积量化:PQ、IVFPQ; 结合我看过的部分文章和博客,加入自己的思考,在我理解的范围内尽可能介绍的详实。目的是让初学者能够即看即懂,快速入门向量检索的经典算法。 PS:我的理解不一定对,有不同见解的欢迎探讨! 图检索 为了方便画图描述,我们先讨论二维向量,所有向量均为二维平面上的一个点。假设现在不记录任何向...
-- if grep -q "DATAVEC_HNSWPQ_LIB_PATH" "/home/peilq_700/gaussdb.bashrc"; then echo "True" ; else echo "False" ;fi -- echo 'export DATAVEC_HNSWPQ_LIB_PATH=/usr/local/sra_recall/lib/' >> /home/peilq_700/gaussdb.bashrc -- source /home/peilq_700/gaussdb.bashrc --step1:修改...
产品量化(PQ):通过将向量空间划分为多个子空间,独立量化每个子空间,以最小化近似误差。此方法在 FAISS 中提供从 4 倍到 64 倍的灵活压缩比,实现更精细的压缩和更快的近似搜索。 标量量化(SQ):通过将每个向量维度的范围划分为离散级别,独立量化每个维度。通常通过从浮点数转换为 int8,实现约 4 倍的压缩比。
实现和优化:HNSW 可以通过如 Facebook AI Similarity Search(Faiss)库实现,并通过调整参数来优化性能。此外,可以通过使用积量化(PQ)压缩向量来提高内存利用率,或通过添加倒排索引(IVF)来提高搜索速度 [4]。 理论基础:HNSW 算法基于可导航小世界图的概念,通过构建具有不同层级间链接的图结构,实现了高效的近似最近邻...
iVFPQ性能对比HNSW ivp6与ivp4的区别 在介绍 IPv4 到 IPv6 区别之前,我们先来简单了解一下 IPv4 和 IPv6。 IPv4 网际协议版本4(英语:Internet Protocol version 4,IPv4),又称互联网通信协议第四版,是网际协议开发过程中的第四个修订版本,也是此协议第一个被广泛部署的版本。IPv4是互联网的核心,也是使用最广泛...
2.1、乘积量化PQ概述 乘积量化(Product Quantization)简称 PQ。是和VLAD算法由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法。现有的检索算法存在一些弊端,如 kd树不适合维度高的数据,哈希(LSH)适用中小数据集,而乘积量化这类方法,内存占用更小、数据动态增删更方便。基本思路就是聚类、...
另一种相对常用的方法是倒排文件索引 (IVF)。它将数据集划分为不同的存储桶，每一个查询只需搜索相关桶的子集。IVF 的内存需求相对较低，然而，与 IVFPQ 的组合则会需要更长的索引时间，这是因为它在初始聚类后还需经过额外的量化步骤。它适合需要较高内存效率的应用。3. 局部敏感哈希（LSH）LSH 将高维向量...
1.向量定义应用 1.1 物皆可embedding 如何表达一个物品/元素? 在现实世界中,我们认识和理解一个事物,总是会想办法捕捉它的一些特质或者属性。比如路边一朵红色的野花,那么仅从颜色这个维度,我们可以使用离散的0,1来表达。如【1,0,0】 但仅从颜色描述是不够的,还有花的种类,气味,高度,用途等等。把所有的属性枚...