介紹

向量數(shù)據(jù)庫是專門的數(shù)據(jù)庫，旨在有效地存儲和檢索高維矢量數(shù)據(jù)。這些向量代表數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征或?qū)傩裕秶鷱臄?shù)十到數(shù)千個維度，具體取決于數(shù)據(jù)復(fù)雜性。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）不同，在相似性搜索和檢索方面，矢量數(shù)據(jù)庫在相似性搜索和檢索方面表現(xiàn)出色，這對于在自然語言處理，計(jì)算機(jī)視覺，推薦系統(tǒng)等中的應(yīng)用至關(guān)重要。它們的優(yōu)勢在于迅速找到與給定查詢最相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)，對于依靠確切匹配的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫而言，這項(xiàng)任務(wù)更具挑戰(zhàn)性。本文探討了用于優(yōu)化此過程的各種索引算法。

概述

• 向量數(shù)據(jù)庫利用高維矢量有效地管理復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。
• 基于樹的索引結(jié)構(gòu)分區(qū)矢量空間以提高搜索效率。
• 基于哈希的索引杠桿哈希功能可更快地檢索數(shù)據(jù)。
• 基于圖的索引利用節(jié)點(diǎn)和邊緣關(guān)系來增強(qiáng)相似性搜索。
• 基于量化的索引會壓縮向量，以更快地檢索。
• 未來的進(jìn)步將集中在提高可伸縮性，處理各種數(shù)據(jù)格式和無縫模型集成上。

目錄

• 什么是基于樹的索引方法？
  • 大約最近的鄰居哦，是的（煩人）
  • 最好的垃圾箱
  • K-均值樹
• 什么是基于哈希的索引方法？
  • 局部敏感的哈希（LSH）
  • 光譜哈希
  • 深哈希
• 什么是基于圖的索引方法？
  • 分層通航小世界（HNSW）
• 什么是基于量化的索引方法？
  • 產(chǎn)品量化（PQ）
  • 優(yōu)化的產(chǎn)品量化（OPQ）
  • 在線產(chǎn)品量化
• 算法比較表
• 向量數(shù)據(jù)庫中的挑戰(zhàn)和未來趨勢
• 常見問題

什么是基于樹的索引方法？

基于樹木的索引，采用KD樹和球樹等結(jié)構(gòu)，促進(jìn)了高效的高音搜索和數(shù)據(jù)點(diǎn)的分組。這些算法會遞歸分區(qū)矢量空間，從而可以基于接近度快速檢索最近的鄰居。這些樹的層次結(jié)構(gòu)性質(zhì)組織了數(shù)據(jù)，根據(jù)它們的尺寸屬性簡化了相似點(diǎn)的位置。從戰(zhàn)略上設(shè)置距離范圍以加速檢索并優(yōu)化搜索效率?；陉P(guān)鍵樹的技術(shù)包括：

大約最近的鄰居哦，是的（煩人）

煩惱使用二進(jìn)制樹在高維空間中快速，準(zhǔn)確的相似性搜索。每棵樹都用隨機(jī)的超平面分配空間，將向量分配給葉子節(jié)點(diǎn)。該算法遍歷多棵樹，從共享的葉子節(jié)點(diǎn)收集候選向量，然后計(jì)算精確的距離以識別最接近K最近的K。

最好的垃圾箱

該方法使用KD-TREE將數(shù)據(jù)劃分為垃圾箱，將最近的垃圾箱搜索到查詢向量。該策略通過專注于有希望的地區(qū)并避免遙遠(yuǎn)的觀點(diǎn)來減少搜索時(shí)間。性能取決于數(shù)據(jù)維度和所選距離度量等因素。

K-均值樹

此方法構(gòu)造了一個樹結(jié)構(gòu)，其中每個節(jié)點(diǎn)代表使用K-均值算法生成的群集。將數(shù)據(jù)點(diǎn)遞歸分配給簇，直到達(dá)到葉節(jié)點(diǎn)為止。最近的鄰居搜索涉及遍歷樹的分支以識別候選點(diǎn)。

什么是基于哈希的索引方法？

基于哈希的索引為存儲和檢索高維向量的傳統(tǒng)方法提供了更快的替代方法。它將向量轉(zhuǎn)換為哈希鍵，從而根據(jù)相似性快速檢索。哈希函數(shù)將向量映射到索引位置，從而加速了近似最近的鄰居（ANN）搜索。這些技術(shù)適用于各種矢量類型（密集，稀疏，二進(jìn)制），并為大型數(shù)據(jù)集提供可擴(kuò)展性。突出的哈希技術(shù)包括：

局部敏感的哈希（LSH）

LSH保留向量的位置，增加了類似矢量共享相似哈希碼的可能性。不同的哈希功能家族迎合各種距離指標(biāo)。 LSH通過比較二進(jìn)制代碼而不是完整的向量來減少內(nèi)存使用情況和搜索時(shí)間。

光譜哈希

該方法使用光譜圖論來生成哈希函數(shù)，以最大程度地減少量化誤差并最大化代碼方差。它旨在創(chuàng)建有效和歧視性的二進(jìn)制代碼以進(jìn)行有效的檢索。

深哈希

深哈希采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來從高維矢量中學(xué)習(xí)緊湊的二元代碼。它可以平衡重建和量化損失，以在創(chuàng)建有效的代碼時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)保真度。

以下是一些相關(guān)資源：

什么是基于圖的索引方法？

基于圖形的索引將數(shù)據(jù)表示為節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，作為圖表中的邊緣。這允許根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)互連進(jìn)行上下文感知的檢索和更復(fù)雜的查詢。這種方法捕獲語義連接，通過考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系來提高相似性搜索的準(zhǔn)確性。圖形遍歷算法用于有效導(dǎo)航，改善搜索性能和處理復(fù)雜的查詢?；趫D的關(guān)鍵方法是：

分層通航小世界（HNSW）

HNSW將向量組織成多個密度不同的層。較高的層包含更少的點(diǎn)，邊緣更長，而較低的層具有更短的邊緣的點(diǎn)。該分層結(jié)構(gòu)通過從頂層開始并逐步向下移動來實(shí)現(xiàn)有效的最近鄰居搜索。

什么是基于量化的索引方法？

基于量化的索引將高維向量壓縮為較小的表示形式，減少存儲需求并提高檢索速度。這涉及將向量分為子向量并應(yīng)用聚類算法以生成緊湊的代碼。這種方法最大程度地減少了存儲并簡化了向量比較，從而導(dǎo)致更快，更可擴(kuò)展的搜索操作。關(guān)鍵量化技術(shù)包括：

產(chǎn)品量化（PQ）

PQ將高維矢量分為子向量，并使用單獨(dú)的代碼簿獨(dú)立量化每個子向量。這減少了每個向量所需的存儲空間。

優(yōu)化的產(chǎn)品量化（OPQ）

OPQ通過優(yōu)化子向量分解和代碼簿來最大程度地減少量化失真來改善PQ。

在線產(chǎn)品量化

該方法使用在線學(xué)習(xí)動態(tài)更新代碼簿和亞矢量代碼，從而可以不斷適應(yīng)更改數(shù)據(jù)分布。

算法比較表

下表根據(jù)速度，準(zhǔn)確性和內(nèi)存使用量比較索引算法：

向量數(shù)據(jù)庫中的挑戰(zhàn)和未來趨勢

向量數(shù)據(jù)庫在有效索引和搜索大量數(shù)據(jù)集，處理多種向量類型以及確?？缮炜s性方面面臨挑戰(zhàn)。未來的研究將著重于優(yōu)化性能，改善與??大語言模型（LLM）的集成以及啟用跨模式搜索（例如，跨文本和圖像搜索）。改進(jìn)的處理動態(tài)數(shù)據(jù)和優(yōu)化記憶使用的技術(shù)也是至關(guān)重要的發(fā)展領(lǐng)域。

結(jié)論

向量數(shù)據(jù)庫對于管理和分析高維數(shù)據(jù)至關(guān)重要，這比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫具有相似性搜索任務(wù)的顯著優(yōu)勢。各種索引算法提供了不同的權(quán)衡，最佳選擇取決于特定的應(yīng)用程序要求。正在進(jìn)行的研發(fā)將繼續(xù)增強(qiáng)矢量數(shù)據(jù)庫的功能，從而使它們在各個領(lǐng)域變得越來越重要。

常見問題

Q1。矢量數(shù)據(jù)庫中的索引算法是什么？索引算法是基于相似性組織和檢索向量的方法。

Q2。為什么索引算法很重要？它們大大提高了搜索大型矢量數(shù)據(jù)集的速度和效率。

Q3。哪些常見算法是什么？常見算法包括KD-Trees，LSH，HNSW和各種量化技術(shù)。

Q4。如何選擇正確的算法？選擇取決于數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)集大小，查詢速度需求以及準(zhǔn)確性和性能之間所需的平衡。

以上是矢量數(shù)據(jù)庫中索引算法的詳細(xì)指南的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！