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解读向量索引

向量数据库采用不同的向量索引技术，可以将相似的向量放置在一起，而将不相似的向量分开存储, 并且提高向量检索的效率。 1. 什么是向量索引？ 向量索引是一种以向量作为键的索引机制。...作为一种核心的数据结构，向量索引能够有效地管理高维向量数据，便于执行快速相似性搜索和最近邻查询。 向量索引采用了先进的算法来有序地组织高维向量，以便进行高效的搜索。...向量索引与传统索引的区别如下表所示： 特性 向量索引 传统索引 数据类型 多维向量（嵌入） 标量（数字、字符串、日期等） 目的 相似度搜索，近邻检索 基于精准匹配的快速过滤和检索 搜索类型 近似性匹配，...查找相关性条目 精准匹配，按值检索 结构 特别是树和图 B树系列，哈希表，倒排索引 用例 多媒体搜索，推荐系统，NLP任务 数据库查询、文本搜索过滤 aa 2....在平面索引中，需要计算查询向量与索引中其他向量之间的相似度，然后返回具有最小相似性得分的K个向量。 当完美的精度是必要条件且速度不是主要考虑因素时，平面索引是一个合适的选择。

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    向量数据库原理之向量索引

    向量索引 在前面的文章中讲解了milvus的源码安装——向量数据库milvus源码剖析之开篇，向量数据库通常具备以下特点： 向量索引：用来支持高效的搜索，快速定位与查询向量相关的数据集。...本节将会着重讲向量索引。众所周知，向量数据库的主要目的是提供一种快速有效的方法来存储和高效查询数据，使向量数据类型成为一等公民。两个向量之间的相似性可以通过距离度量来衡量，例如余弦距离或点积。...通常来说，向量索引方法可以按照数据结构与压缩级别来划分。...2.压缩级别 第一种压缩级别是：flat或 brute force index。指以未修改的形式存储向量的索引。当一个query请求到来时，使用暴力的方法与数据库中所有向量进行距离计算，返回最近距离。...第二种压缩级别是：quantization。很显然当我们想要提高搜索效率的一个办法便是压缩，这种通常称为量化。

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    pymilvus创建FLAT向量索引

    索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。...FLAT索引暴力搜索。召回率100%。对于需要完美精度并依赖于相对较小（百万级）数据集的向量相似性搜索应用程序，FLAT 索引是一个不错的选择。 FLAT不压缩向量，是唯一能保证精确搜索结果的索引。...FLAT 是准确的，因为它采用穷尽的搜索方法，这意味着对于每个查询，目标输入都会与数据集中的每组向量进行比较。这使得 FLAT 成为我们列表中最慢的索引，并且不太适合查询大量向量数据。...Milvus 中 FLAT 索引不需要任何参数，使用它不需要数据训练。创建其它索引需要耗费一定时间，FLAT是瞬间完成。

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    HNSW算法实战：用分层图索引替换k-NN暴力搜索

    它能在数十亿向量上实现对数复杂度的实时检索。但大多数工程师只是把它当黑盒用，调调efSearch和M参数，并不真正理解为什么它这么快，也不知道如何针对具体场景做优化。...调优得当的HNSW索引，在中等规模数据（1000万到1亿向量）上能超过FAISS IVF-PQ，维护成本还更低。 掌握HNSW不仅要知道默认配置，而且还要理解它的动态特性。 可视化各层结构。...索引大小按O(M × N)增长，精度允许的话用float16嵌入。 结合量化压缩。超大规模系统可以把HNSW和乘积量化（PQ）混用，压缩内存的同时保持召回率。...fit阶段构建分层小世界索引（由M和ef_construction调优），预测时用可控广度ef_search检索k个近似邻居，投票决定分类标签。...度量和嵌入的变体 试试归一化向量+余弦距离，用自编码器替换PCA，或者测领域定制的嵌入。不同几何结构会改变HNSW的最佳工作点。

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    复合索引：向量搜索的高级策略

    在向量搜索领域，我们拥有多种索引方法和向量处理技术，它们使我们能够在召回率、响应时间和内存使用之间做出权衡。...复合索引可以被视为一系列向量转换的逐步过程，它结合了一种或多种索引方法来构建出“理想”的索引。...在Faiss中构建复合索引，可以通过以下元素的任意组合来实现： 向量变换：这是在索引之前对向量进行的预处理步骤，例如主成分分析（PCA）或优化的量化（OPQ），旨在改善向量的质量或分布。...原本需要多行代码实现的功能，现在可以用一行简洁的代码来完成。...IVFADC 的索引过程 在索引构建完成后，对查询向量 xq 和已索引、量化的向量之间进行不对称距离计算（ADC）。这种搜索被称为不对称，因为它比较未压缩的 xq 与之前压缩的 PQ 向量。

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    pymilvus创建IVF_FLAT向量索引

    索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。...IVF_FLAT索引IVF_FLAT将向量数据划分为nlist簇(cluster)单元，然后比较目标输入向量与每个簇中心之间的距离。...IVF_FLAT索引的工作流程如下：数据库中的向量被聚类成多个聚类，每个聚类中包含一组相似的向量。建立倒排文件，将每个聚类的标识符和相应的向量列表保存起来。...对于每个聚类，构建Flat L2索引，以便能够快速找到聚类内部的最近邻居。在搜索时，首先找到与查询向量相似度最高的聚类，然后在该聚类内使用Flat L2索引进行进一步搜索，找到最终的最近邻居。

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    pymilvus创建IVF_PQ向量索引

    索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。...IVF_PQ索引索引IndexFlatL2和IndexIVFFlat存储完整的向量。为了扩展到非常大的数据集，Faiss 提供了基于乘积量化的有损压缩来压缩存储的向量的变体。...把向量用质心编码表示，即量化。质心代表聚类中的所有向量。PQ的主要目的是节省了大量内存。也能提升速度，但并不多。IVF_PQ 在量化向量的乘积之前执行 IVF 索引聚类。...索引构建参数:m：乘积量化因子数，表示每个向量被分成多少个子向量nlist：集群单元数量nbits：每个向量用多少位表示使用attu创建IVF_PQ索引使用pymilvus创建IVF_PQ索引from

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    IVF 向量索引 是怎么回事？

    虽然KVectors向量数据库还没发布，也还没有支持IVF向量索引，但不排除我们将来会支持，所以，今天我们一起来了解下向量数据库中支持的索引类型之一： IVF向量索引。...有了k个质心（centroids）之后，我们开始对向量数据进行索引： 索引的过程也很简单，来一个向量，就拿它跟k个质心（centroids）向量进行距离对比（一般基于欧几里得距离算法， 即euclidean...整个索引过程就像是对向量进行分类，把它们分别放到k个桶里去。 索引构建完成后，所有的向量就都有了归属，要么属于天地会，要么属于丐帮，k大帮派，它终归得归属一个。 索引构建完成后，就可以开始查询了。...这就出现了几个变种： IVF-PQ，PQ是向量压缩算法，IVF-PQ其实就是用PQ对inverted list里的全精度向量进行压缩，所以，自然降低了存储，同时适用近似度计算，速度效率也会提升； IVF-HNSW...，HNSW也是一种向量索引，KVectors向量数据库有支持，IVF-HNSW就是在IVF的基础上，再对每个inverted list里的向量进行HNSW索引，从而在第二阶段的检索过程中进一步提升检索效率

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    记录级别索引：Apache Hudi 针对大型数据集的超快索引

    从 Hudi 0.14.0 开始，我们很高兴地宣布 Apache Hudi 的通用索引 - 记录级别索引 (RLI)。这一创新不仅显着提高了写入效率，还提高了相关查询的读取效率。...来激活记录级别索引 (RLI)。...索引过程是对表应用更新的关键步骤，因为其效率直接影响写入延迟。在后面的部分中，我们将使用基准测试结果展示记录索引的性能。 读取流程 记录级别索引也集成在查询端。...与 Hudi 中的全局简单索引 (GSI) 相比，记录级别索引 (RLI) 的设计具有显着的性能优势，因为大大减少了扫描空间并最大限度地减少了数据shuffle。...未来的工作 在记录级别索引的初始版本中有某些限制。正如“初始化”部分中提到的，文件组的数量必须在创建 RLI 分区期间预先确定。

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    pymilvus创建IVF_SQ8向量索引

    索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。...IVF_SQ8索引由于IVF_FLAT未对原始的向量数据做任何压缩，IVF_FLAT索引文件的大小与原始数据文件大小相当。...例如sift-1b数据集原始数据文件的大小为476GB，生成的IVFFLAT索引文件大小有470GB左右，若将全部索引文件加载进内存，就需要470GB的内存资源。...它通过对向量进行标量量化（Scalar Quantization），能把原始向量中每个FLOAT（4字节）转为UINT8（1字节），从而可以把磁盘及内存、显存资源的消耗量减少70% ~ 75%。

    51010

    揭秘 LlamaIndex｜如何持久化存储 LlamaIndex 向量索引？

    LlamaIndex 向量存储索引的简略教程。...本次，我们将着重讲解如何在 LlamaIndex 中创建并存储向量索引及 2 种持久化存储向量索引的方法。 01....LlamaIndex 接收输入数据并为其构建索引，随后使用该索引来回答与输入数据相关的问题。LlamaIndex 可以根据手头的任务构建许多类型的索引，例如：向量索引、树索引、列表索引或关键字索引。...每个索引都有其优点和适用场景。例如，列表索引适用于需要处理大量文档的场景；向量索引适用于语义搜索系统；树索引适用于处理稀疏信息的场景；关键字索引适用于查找特定关键字的场景。...……） 使用云端向量数据库 需要注意的是，如果遇到海量数据，我们推荐使用云端向量数据库来存储 LlamaIndex 向量索引。 以下教程中使用了 Zilliz Cloud向量数据库。

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    用ClickHouse玩转向量搜索

    ChatGPT火了，顺带着把向量数据库也带火了。各种向量数据库如雨后春笋般的出现在了众人眼前。 那 ClickHouse 能玩向量搜索吗？...在 ClickHouse 中，可以使用浮点类型的数组保存向量 Array(Float32) 然后用内置的距离函数，得出两组向量之间的相似度....目前距离函数支持主流的余弦相似度和欧几里得距离: #余弦相似度 cosineDistance(vector1, vector2) #欧几里得距离 L2Distance(vector1, vector2) 接下来我用一个简单示例演示..., "ClickHouse的可扩展性强，可以处理PB级别的数据，而且性能表现非常优异。", "数据存储和压缩方面也非常高效，可支持多种数据格式。"...["embedding"] embeddings_data.append([i, input_data[i], data]) # print(data) 2.建一张MergeTree，用浮点数组保存向量数据

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    openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan

    openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。...这样可以充分利用SIMD指令进行优化，达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan，并以btree索引为例。...依次递进，直到在索引leaf 页找到对应索引条目。该索引条目包含heap页的页号和heap记录的offsetnumber。通过该信息即可定位到具体的heap条目。...2、向量化索引扫描算子 openGauss通过CStoreIndexScan算子进行向量化索引扫描。...向量化索引扫描的优势：兼容向量化引擎其他算子，以达到全算子向量化，减少VecToRow和RowToVec的互相转换；同时减少底层算子函数的调用；因为增加了排序，可如同bitmap扫描一样减少heap页的随机访问

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    Apache Hudi重磅RFC解读之记录级别全局索引

    如果我们能够提供记录(record)级别的索引（recordKey -> FileId, partition）而不增加太多延迟的话，这将会让Hudi性能更快。...因此这个RFC旨在提供记录(record)级别的索引来加快Hudi的查找过程。...3.8.2 选项2-多个hash查找和桶组 第一个hash可索引到1 ~ 1000的桶（称为一个桶组），一旦达到桶组的80%时，需要选取一个新的hash，新的hash可索引到1001 ~ 2000，所以在索引查找时...考虑索引方案中的每个桶都是Hudi分区中的一个文件组（包含实际数据）。MOR数据集中的典型分区可能有一个基础文件和N个小增量文件，假设在这个索引中每个桶都有一个相似的结构。...基于上面结构也很容易读取所有在给定提交时间后的索引，在两个时间间隔内提交的索引等。 5. 总结 记录级别全局索引将极大提升Hudi的写入性能，有望在0.6.0版本释出。

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    paddle深度学习4 向量的索引与切片

    通过索引，可以选取向量中的指定元素【一维Tensor的索引】对于一维Tensor，可以仿照python的列表，使用从0开始整数顺序索引import paddlea=paddle.arange(1,7)print...(a)print(a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5])也可以使用负数索引，反向遍历Tensorimport paddlea=paddle.arange(1,7)print(a)print...(a[-1],a[-2],a[-3],a[-4],a[-5],a[-6])【一维Tensor的索引】对于一个二维数组，选取某个元素就要用到两个整数指定它所在的行和列数字之间用逗号隔开，可以使用正负数，也可以正负数混用...paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[2,3])print(a[0,-1])【Tensor切片】切片操作可以选取Tensor的部分元素下面以二维向量为例...step的格式进行切片import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[0,1:4])a[0,1:4]就表示选取向量

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