IndexIVFFlat y IndexIVFPQ

ここでは、IndexIVFFlat インデックスと IndexIVFPQ インデックスの比較と、それらの使用のためのいくつかの代替案を示します。

比較: IndexIVFFlat と IndexIVFPQ

特徴

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 インデックスIVFPQ ストレージの種類 ベクトルを元の形式で保存します。 積量子化 (PQ) を利用してベクトルを圧縮します。 精度 セル内で正確な検索を実行するため、高精度です。 圧縮のために精度がある程度犠牲になる可能性がありますが、それでも良好な結果が得られます。 検索速度 徹底的な検索のため、大規模なデータセットでは速度が低下します。 検索スペースが削減されたため、特に大規模なセットで高速化されました。 メモリ使用量 すべてのベクトルを圧縮せずに保存するため、より多くのメモリを消費します。 圧縮により消費メモリが大幅に削減されます (最大 97% 削減)。 構成 より簡単で、セルの数 (nlist) を定義するだけで済みます。 セル数 (nlist) とコード サイズ (code_size) の両方を定義する必要があります。 トレーニング データを追加する前にセルを作成するようにトレーニングする必要があります。 これもトレーニングが必要ですが、量子化によりプロセスがより複雑になります。 テーブル>

優點和缺點

IndexIVFFlat 的優點

• 精度：在每個單元格內搜尋時提供準確的結果。
• 簡單：易於理解和配置。

IndexIVFFlat 的缺點

• 速度：處理大量資料時可能會很慢。
• 記憶體使用：不最佳化記憶體使用，這對於大型資料集可能會出現問題。

IndexIVFPQ 的優點

• 速度：由於搜尋空間減少，搜尋速度更快。
• 記憶體效率：大幅減少記憶體使用量，從而可以處理更大的資料集。

IndexIVFPQ 的缺點

• 精度：由於壓縮，精度可能會略有損失。
• 複雜度：配置和訓練比 IndexIVFFlat 更複雜。

替代方案

1. IndexFlatL2

   • 在不壓縮的情況下執行詳盡的搜尋。非常適合需要最大精度的小型資料集。

2. IndexPQ

   • 僅使用乘積量化而不使用聚類。當需要速度和精度之間的平衡但不需要聚類時很有用。

3. IndexIVFScalarQuantizer

   • 將倒排索引與標量量化相結合，提供了一種不同的方法來減少記憶體使用並提高速度。

4. 索引IVFPQR

   • 將 IVF 和 PQ 與基於代碼的重新排名相結合的變體，在速度和提高的精度之間取得平衡。

5. 綜合索引

   • 使用index_factory建立組合索引，結合多種技術（例如OPQ IVF PQ）來進一步優化效能。

這些替代方案允許根據要解決的具體情況使解決方案適應精度、速度和記憶體使用方面的不同需求。

引用：
[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 primero la traduccion al inglés。

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

, junto congunas alternativas para su uso:

比較：IndexIVFFlat 與 IndexIVFPQ

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.

特徵 IndexIVFFlat IndexIVFPQ 標題> Tipo de Almacenamiento 阿爾馬塞納向量 en su forma 原始。 利用comprimir向量的產品優化（PQ）。 精確 高度精確，您可以實現精確的 las celdas 速度。 為了壓縮而犧牲演算法，但結果卻是成比例的。 Búsqueda 速度 Más lento en grandes conjuntos de datos debido a la búsqueda exhausiva. 速度越來越快，尤其是大型聯合，感謝 a la reducción del espacio de búsqueda。 Uso de Memoria 消耗更多的記憶來完成所有的罪惡向量。 消耗有意義的menos memoria debido a la compresión（hasta 97% menos）。 配置 非常簡單，需要單獨定義 el número de celdas (nlist)。 需要定義 tanto el número de celdas (nlist) 和 tamaño del código (code_size)。 娛樂 Necesita ser entrenado para crear las celdas antes de añadir datos。 También necesita entrenamiento, pero el proceso es más complejo debido a la cuantización. 表>

장점과 단점

IndexIVFFlat의 장점

• 정밀도: 각 셀을 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

• 정확도: 압축으로 인해 정확도가 약간 떨어질 수 있습니다.
• 복잡성: 구성 및 교육이 IndexIVFFlat보다 더 복잡합니다.

대안

1. IndexFlatL2

   • 압축하지 않고 전체 검색을 수행합니다. 최대의 정밀도가 요구되는 소규모 데이터 세트에 이상적입니다.

2. IndexPQ

   • 그룹화 없이 제품 양자화만 사용하세요. 속도와 정밀도 사이의 균형이 필요할 때 유용하지만 그룹화가 필요하지 않습니다.

3. IndexIVFScalarQuantizer

   • 역 인덱스와 스칼라 양자화를 결합하여 메모리 사용량을 줄이고 속도를 향상시키는 색다른 접근 방식을 제공합니다.

4. 색인IVFPQR

   • IVF와 PQ를 코드 기반 재순위와 결합하여 속도와 향상된 정확도 사이의 균형을 제공하는 변형입니다.

5. 복합 인덱스

   • index_factory를 사용하면 여러 기술(예: OPQ IVF PQ)을 결합하여 성능을 더욱 최적화하는 복합 인덱스를 생성할 수 있습니다.

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

인용:
[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

以上がIndexIVFFlat y IndexIVFPQの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。