IndexIVFFlaty IndexIVFPQ-Python-Tutorial-php.cn

IndexIVFFlat y IndexIVFPQ

Hier ist ein Vergleich zwischen den Indizes IndexIVFFlat und IndexIVFPQ sowie einige Alternativen für deren Verwendung:

Vergleich: IndexIVFFlat vs. IndexIVFPQ

Merkmal

Characteristic	IndexIVFFlat	IndexIVFPQ
Storage Type	Stores vectors in their original form.	Utilizes product quantization (PQ) to compress vectors.
Precision	High precision, as it performs exact searches within cells.	May sacrifice some precision for compression, but still provides good results.
Search Speed	Slower on large datasets due to exhaustive search.	Faster, especially on large sets, thanks to reduced search space.
Memory Usage	Consumes more memory as it stores all vectors without compression.	Consumes significantly less memory due to compression (up to 97% less).
Configuration	Simpler, only requires defining the number of cells (nlist).	Requires defining both the number of cells (nlist) and code size (code_size).
Training	Needs to be trained to create cells before adding data.	Also requires training, but the process is more complex due to quantization.

IndexIVFFlat IndexIVFPQ Speichertyp Speichert Vektoren in ihrer ursprünglichen Form. Nutzt die Produktquantisierung (PQ), um Vektoren zu komprimieren. Präzision Hohe Präzision, da genaue Suchvorgänge innerhalb von Zellen durchgeführt werden. Kann bei der Komprimierung zu Einbußen bei der Präzision führen, liefert aber immer noch gute Ergebnisse. Suchgeschwindigkeit Langsamer bei großen Datensätzen aufgrund der umfassenden Suche. Schneller, insbesondere bei großen Mengen, dank reduziertem Suchraum. Speichernutzung Benötigt mehr Speicher, da alle Vektoren ohne Komprimierung gespeichert werden. Verbrauch aufgrund der Komprimierung deutlich weniger Speicher (bis zu 97 % weniger). Konfiguration Einfacher, erfordert nur die Definition der Anzahl der Zellen (nlist). Erfordert die Definition sowohl der Anzahl der Zellen (nlist) als auch der Codegröße (code_size). Schulung Muss trainiert werden, um Zellen zu erstellen, bevor Daten hinzugefügt werden. Erfordert ebenfalls Schulung, aber der Prozess ist aufgrund der Quantisierung komplexer.

장점과 단점

IndexIVFFlat의 장점

정밀도: 각 셀 내에서 검색할 때 정확한 결과를 제공합니다.
단순성: 이해하고 구성하기 쉽습니다.

IndexIVFFlat의 단점

속도: 대용량 데이터의 경우 매우 느릴 수 있습니다.
메모리 사용량: 메모리 사용량을 최적화하지 않으므로 대용량 데이터 세트에서 문제가 될 수 있습니다.

IndexIVFPQ의 장점

속도: 검색 공간이 줄어들어 검색 속도가 훨씬 빨라집니다.
메모리 효율성: 메모리 사용량을 대폭 줄여 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

IndexIVFPQ의 단점

정밀도: 압축으로 인해 정밀도가 약간 손실될 수 있습니다.
복잡성: IndexIVFFlat보다 구성 및 교육이 더 복잡합니다.

대안

IndexFlatL2
- 압축하지 않고 전체 검색을 수행합니다. 최대의 정밀도가 요구되는 소규모 데이터 세트에 이상적입니다.
IndexPQ
- 클러스터링 없이 제품 양자화만 사용합니다. 속도와 정밀도 사이의 균형이 필요하지만 클러스터링이 필요하지 않은 경우에 유용합니다.
IndexIVFScalarQuantizer
- 역 인덱스와 스칼라 양자화를 결합하여 메모리 사용량을 줄이고 속도를 향상시키는 색다른 접근 방식을 제공합니다.
색인IVFPQR
- IVF와 PQ를 코드 기반 재순위와 결합하여 속도와 향상된 정밀도 사이의 균형을 제공하는 변형입니다.
복합 인덱스
- index_factory를 사용하면 여러 기술(예: OPQ IVF PQ)을 결합하는 복합 인덱스를 생성하여 성능을 더욱 최적화할 수 있습니다.

이러한 대안을 사용하면 해결되는 특정 사례에 따라 정밀도, 속도 및 메모리 사용량 측면에서 다양한 요구에 맞게 솔루션을 조정할 수 있습니다.

인용:
[1] https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexes/9df19586b3a75e4cb1c2fb915f2c695755a599b8
[2] https://ai.plainenglish.io/speeding-up-similarity-search-in-recommender-systems-with-faiss-advanced-concepts-part-ii-95e796a7db74?gi=ce57aff1a0c4
[3] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/faiss-tutorial/
[4] https://faiss.ai/cpp_api/struct/structfaiss_1_1IndexIVFFlat.html
[5] https://unfoldai.com/effortless-large-scale-image-retrieval-with-faiss-a-hands-on-tutorial/
[6] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/product-Quantization/
[7] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/composite-indexes/
[8] https://github.com/facebookresearch/faiss/issues/1113

En Español, Soy Español, pero por respeto a la comunidad, pongo primeo la traduccion al inglés.

Aquítienes una comparación entre los índices IndexIVFFlat e IndexIVFPQ, junto con algunas alternativas para su uso:

비교: IndexIVFFlat 및 IndexIVFPQ

Característica

Característica	IndexIVFFlat	IndexIVFPQ
Tipo de Almacenamiento	Almacena vectores en su forma original.	Utiliza cuantización de producto (PQ) para comprimir vectores.
Precisión	Alta precisión, ya que realiza búsquedas exactas dentro de las celdas.	Puede sacrificar algo de precisión por la compresión, pero aún proporciona buenos resultados.
Velocidad de Búsqueda	Más lento en grandes conjuntos de datos debido a la búsqueda exhaustiva.	Más rápido, especialmente en grandes conjuntos, gracias a la reducción del espacio de búsqueda.
Uso de Memoria	Consume más memoria porque almacena todos los vectores sin compresión.	Consume significativamente menos memoria debido a la compresión (hasta 97% menos).
Configuración	Más simple, solo requiere definir el número de celdas (nlist).	Requiere definir tanto el número de celdas (nlist) como el tamaño del código (code_size).
Entrenamiento	Necesita ser entrenado para crear las celdas antes de añadir datos.	También necesita entrenamiento, pero el proceso es más complejo debido a la cuantización.

색인IVFFlat 색인IVFPQ 티포 데 알마세나미엔토 Almacena 벡터는 원본 형식으로 작성되었습니다. 제품 비교(PQ) 벡터 비교를 활용합니다. 정밀도 Alta precisión, ya que realiza búsquedas 정확한 as dentro de las celdas. Puede sacrificar algo de precisión por la compresión, pero aún proporciona buenos resultados. 벨로시다드 데 부스케다 Más lento en grandes conjuntos de datos debido a la búsquedahausiva. Más rápido, especialmente en grandes conjuntos, gracias a la reducción del espacio de búsqueda. Uso de Memoria más memoria porque almacena todos los 벡터es sin compresión을 사용하세요. 압축된 기억력을 의미 있게 소비하세요(97% menos). 구성 Más simple, solo는 셀다 수를 정의해야 합니다(nlist). tanto el número de celdas(nlist) como el tamaño del código(code_size)를 정의해야 합니다. 엔트레나미엔토 당신의 데이터를 확인하기 위해서는 entrenado para las celdas antes de añadir datos가 필요합니다. También necesita entrenamiento, pero el proceso es más complejo debido a la cuantización.

Kebaikan dan Keburukan

Kebaikan IndexIVFFlat

Ketepatan: Memberikan hasil yang tepat apabila mencari setiap sel.
Kesederhanaan: Mudah difahami dan dikonfigurasikan.

Keburukan IndexIVFFlat

Kelajuan: Boleh menjadi sangat perlahan dengan volum data yang besar.
Penggunaan Memori: Tidak mengoptimumkan penggunaan memori, yang boleh menjadi masalah dengan set data yang besar.

Kebaikan IndexIVFPQ

Kelajuan: Jauh lebih pantas dalam carian disebabkan pengurangan ruang carian.
Kecekapan Memori: Mengurangkan penggunaan memori dengan ketara, membolehkan set data yang lebih besar dikendalikan.

Keburukan IndexIVFPQ

Ketepatan: Mungkin terdapat sedikit kehilangan ketepatan akibat mampatan.
Kerumitan: Konfigurasi dan latihan adalah lebih kompleks berbanding IndexIVFFlat.

Alternatif

IndexFlatL2
- Melakukan carian menyeluruh tanpa pemampatan. Sesuai untuk set data kecil yang memerlukan ketepatan maksimum.
IndexPQ
- Gunakan kuantiti produk sahaja tanpa pengelompokan. Ia berguna apabila keseimbangan antara kelajuan dan ketepatan diperlukan, tetapi pengumpulan tidak diperlukan.
IndexIVFScalarQuantizer
- Ia menggabungkan indeks terbalik dengan pengkuantitian skalar, menawarkan pendekatan berbeza untuk mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan kelajuan.
IndexIVFPQR
- Varian yang menggabungkan IVF dan PQ dengan pemeringkatan semula berasaskan kod, menawarkan keseimbangan antara kelajuan dan ketepatan yang dipertingkatkan.
Indeks Komposit
- Gunakan index_factory untuk mencipta indeks komposit yang menggabungkan berbilang teknik (cth. OPQ IVF PQ) untuk mengoptimumkan lagi prestasi.

Alternatif ini membolehkan anda menyesuaikan penyelesaian kepada keperluan yang berbeza dari segi ketepatan, kelajuan dan penggunaan memori bergantung pada kes khusus yang anda tangani.

Petikan:
[1] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/faiss-tutorial/
[2] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/product-quantization/
[3] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/composite-indexes/
[4] https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexes/9df19586b3a75e4cb1c2fb915f2c695755a599b8
[5] https://faiss.ai/cpp_api/struct/structfaiss_1_1IndexIVFFlat.html
[6] https://pub.towardsai.net/unlocking-the-power-of-efficient-vector-search-in-rag-applications-c2e3a0c551d5?gi=71a82e3ea10e
[7] https://www.pingcap.com/article/mastering-faiss-vector-database-a-beginners-handbook/
[8] https://wangzwhu.github.io/home/file/acmmm-t-part3-ann.pdf
[9] https://github.com/alonsoir/ubiquitous-carnival/blob/main/contextual-data-faiss-IndexIVFPQ.py
[10] https://github.com/alonsoir/ubiquitous-carnival/blob/main/contextual-data-faiss-indexivfflat.py

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