Vektorske ugrađivanja su leđa modernih AI sistema, inkapsulirajući složene obrasce iz teksta, slika, zvuka i drugih tipova podataka.čak i najbolje ugrađivanja su u osnovi beskorisni bez čvrstih sistema na mestu za skladištenje, preuzimanje i upravljanje njima efikasno na skali.

Ovaj često zanemaren aspekt, poznat kao Vector Search & Management (VS&M), ključan je za pretvaranje vaših podataka u nešto što zapravo pokreće vrijednost.

This article presents a systematic approach to vector search and managementzasnovan na tri ključna stupa:(1) access patterns, (2) performance requirements, and (3) data characteristics.

Procenjujući vaš sistem kroz ovaj okvir, donosite informirane arhitektonske odluke koje balansiraju brzinu, točnost, troškove i skalabilnost.Deo 1 smo istražili kako raditi sa pravim izvorima podatakaSada ćemo se baviti sledećim slojem: transformacijom tih ugrađivanja u operativne sisteme kroz efikasno pretraživanje i upravljanje vektorima.

Sistematski pristup pretraživanju i upravljanju vektorima

Tokom proteklih nekoliko godina izgradnje ML sistema, video sam timove koji su uložili ozbiljne napore u stvaranje sofisticiranih vektorskih ugrađivanja.

Jer bez obzira na to koliko su vaši ugrađivači dobri, oni su samo korisni kao i vaša sposobnost da ih preuzmete i delujete na njih – brzo, precizno i na skali.

You can’t surface relevant results
Ugradnje nestaju umjesto da se poboljšavaju uz povratne informacije
Zakašnjenja i troškovi izlaze iz kontrole kako vaši podaci rastu

To je motor iza semantičkog pretraživanja, preporuka i svih pametnih funkcija koje korisnici očekuju.

Prije nego što uđemo u tehničke detalje, uspostavimo okvir odluka koji će voditi naše odluke o implementaciji:

(1) Define System Requirements

Ciljevi za performanse (latentnost, prodor, opoziv)
Karakteristike podataka (volumen, dimenzionalnost, učestalost ažuriranja)
Operativne ograničenja (trošak, infrastruktura, stručnost tima)

(2) Choose Access Patterns

Static in-memory (mali, stabilni skupovi podataka)
Dinamički pristup (veliki ili često mijenjajući skup podataka)
Serija obrade (offline analitika i izgradnja indeksa)

(3) Select Technical Implementation

Algoritmi pretrage (točan vs. približan)
Tehnike optimizacije (kvantiziranje, filtriranje)
Strategije skladištenja i indeksiranja

(4) Establish Evaluation Framework

Metrika sistema (proput, latencija, iskorištavanje resursa)
Mjere kvalitete (spominjanje, preciznost, relevantnost)
Operativne metrike (vreme izgradnje, latencija ažuriranja)

Ovaj okvir osigurava da tehničke odluke budu u skladu sa vašim specifičnim slučajevima upotrebe i poslovnim zahtjevima.

Osnovni koncepti

Vector Search & Management sastoji se od dve međusobno povezane komponente:

Upravljanje vektorima: infrastruktura za skladištenje, indeksiranje, ažuriranje i održavanje vektorskih ugrađenosti i povezanih metapodataka. Dobivanje ovog prava osigurava svežinu podataka, dostupnost i priprema vektore za zadatke u daljnjem toku.
Vektorsko pretraživanje: motor upita koji omogućuje brzo i relevantno pronalaženje iz potencijalno masivnih vektorskih skupova podataka.

Zašto je Mastering Vector Search & Management Negotiable

Učinkovite mogućnosti pretraživanja i upravljanja vektorima otključavaju tri ključne prednosti:

Kako znate da li vaši ugrađivači zaista dobro funkcionišu u praksi? Da biste odgovorili na to, morate da ih upitate u odnosu na reprezentativne skupove podataka i da ih procijenite pomoću mjerila kao što je recall@k. Bez efikasne pretrage po vektorima, evaluacija ugrađivanja u milijunima ili milijardama stavki postaje zabrinjavajuće spora, ograničavajući testove na male uzorke ili jednostavne slučajeve.
Svježi, relevantni ulazi u ML modele: Modeli koji obavljaju transfer učenje, RL, preporuke, detekciju anomalija ili aktivno učenje oslanjaju se na ugrađivanja kao ulaz. Štoviše, vektorske mogućnosti pretraživanja omogućuju efikasno pronalaženje specifičnih vektora potrebnih za složene zadatke obuke (kao što je pronalaženje tvrdih negativa za aktivno učenje).
Sposobnosti aplikacija u realnom vremenu: Aplikacije usmjerene prema korisniku kao što su semantičko pretraživanje, preporuke i pretraživanje vizualne sličnosti zahtijevaju odgovore na upite sa niskom latencijom i visokim prozorom, pogotovo jer se podaci stalno mijenjaju. Dok ugrađivanja definiraju sličnost, to je vektorski pretraživač koji isporučuje rezultate u milisekundama, na skali.

Navigacija dizajnerskih trgovina za pretraživanje i upravljanje vektorima

Uspješna implementacija Vector Search & Management zahtijeva uravnoteženje konkurentnih prioriteta.

Zahtevi za performanse

Svaki vektorski pretraživač čini kompromise između:

(1) Speed/Latency:Koliko brzo sistem mora odgovoriti? je potrebna latentnost ispod 100ms, ili je druga prihvatljiva? zahtevi za nižom latentnošću obično zahtijevaju više računskih resursa i mogu zahtijevati kompromise u točnosti.

(2) Accuracy/Recall:Je li dovoljno pronaći 95% relevantnih rezultata ili morate uhvatiti 99,9%?Viši zahtevi za opoziv obično povećavaju računarske troškove i mogu smanjiti brzinu.

(3) Cost:Koje proračunske ograničenja postoje?Više performanse obično zahtijevaju više resursa, što dovodi do povećanja troškova.

(4) Scalability:Kako sistem mora da se razvija kako se podaci razvijaju? treba li upravljati milionima upita na milijarde vektorova? zahtjevi za skalabilnošću utiču na izbore arhitekture od samog početka.

Karakteristike podataka

Razumevanje vaših podataka je ključno za dizajn vektorske pretrage:

(1) Data Volume:Broj vektora u vašem skupu podataka u osnovi utiče na izbore arhitekture.Sistemi koji rukuju hiljadama, milionima ili milijardama vektora zahtijevaju različite pristupe.

(2) Vector Dimensionality:Više dimenzije (1024+) u odnosu na niže dimenzije (128) utječu na upotrebu memorije, računalne zahteve i odabir algoritma.

(3) Update Frequency:Koliko često vektori mijenjaju oblik vašeg čitavog cevovoda:

Streaming u realnom vremenu: trenutna ažuriranja koja zahtijevaju kontinuirano indeksiranje
Česte serije: Redovita ažuriranja (satno/dnevno) omogućuju periodično reindeksiranje
Neobična opterećenja: rijetka ažuriranja koja omogućuju statičku optimizaciju

Uslovi korišćenja Query Access

Razmislite o tome kako korisnici i sustavi interagiraju sa vašim vektorskim podacima određuje arhitekturu:

(1) High-throughput single lookups:Brze pojedinačne upite koje zahtijevaju optimizovane putove pretraživanja

(2) Complex batch queries:Analitička radna opterećenja koja istovremeno obrađuju više vektora

(3) Filtering before search:Scenariji koji zahtijevaju filtriranje metapodataka prije ili uz vektorsku sličnost

Jedan od načina razmišljanja o procesu dizajna je da ga vizualizirate kao trokut, gde svaki od ovih faktora tvori jedan kut, a optimalni dizajn leži na raskrižju sva tri:

Svaki projekat uključuje svesne kompromise, posebno kada se definiraju prioriteti i odlučuju koji aspekti da prioritizirajuNa primer, u jednome-commerce recommendation system, potreba za niskom latencijom (brzinom) i ažuriranjem u realnom vremenu može imati prednost.

To bi zahtijevalo prioritetiranje brzog pronalaženja vektora čim korisnik interaguje sa sistemom. međutim, to bi moglo značiti prihvaćanje nešto niže stope opoziva ili veće infrastrukturne troškove zbog zahtjeva održavanja ažurnih, brzih i relevantnih podataka.

S druge strane, u jednomoffline analytical system, možete dati prioritet preciznosti nad latencijom, s serijskom obradom i dubljom analizom koja postaje glavni fokus. Razumevanje kako prioriteti vašeg slučaja upotrebe utiču na performanse i arhitektonske izbore je ključno.

So, how do we achieve the desired speed and accuracy within these constraints?To nas dovodi direktno u prostor motora Vector pretrage.

Osnovni motor: algoritmi za pretraživanje najbližeg susjeda

Vektorsko pretraživanje zavisi od brzine – sposobnost da brzo skenirate skup podataka i izračunate sličnost između vektora. U srcu ovog zadatka je pretraživanje najbližeg susjeda (NN). Cilj je jednostavan: dajući vektor upita, pronađite vektore u vašem indeksiranom skupu podataka koji su najbliži prema odabranoj metrici udaljenosti (kao što je Cosine Similarity ili Euclidean Distance). Postoji više načina za izvršavanje pretraživanja najbližeg susjeda. Počnimo s najjednostavnijim pristupom.

Brutalna snaga (Brute Force Approach)

Zamislite da imamo skup podataka od 1 milion 1000-dimenzionalnih vektora i trebamo pronaći slične vektore za određeni upit. Naivni pristup bi usporedio vektor upita sa svakim pojedinim vektorima – izvršavajući 1 milijardu operacija (1M vektor * 1000 dimenzija) po upit.

Potpuno skeniranje je metoda brutalne sile, sekvencijalno provjeravajući svaku tačku podataka u skupu podataka kako bi se osiguralo da pronađe apsolutne najbliže susjede.Jednostavno se implementira i ne zahtijeva složeno indeksiranje. Za manje skupove podataka – ispod milion vektora, posebno onih koji se često ne mijenjaju – ovaj pristup može dobro funkcionisati i čak može biti dobra polazna točka.

Međutim, kako skup podataka raste ili ako svježina podataka postane ključna, praktičnost punog skeniranja brzo se smanjuje. Jednom kada prekoračite milion-vektorsku oznaku ili trebate česte ažuriranja, računalni trošak svakog upita značajno se povećava.

Performance characteristics:

Latentnost: O(n×d) gde n = broj vektora i d = dimenzije
Memorija: O(n×d) – zahtijeva potpuni skup podataka u memoriji za optimalne performanse
Tačnost: 100% opoziv (garantirano za pronalaženje pravih najbližih susjeda)
Vreme izrade: O(1) – nema potrebe za indeksiranjem

Po mom iskustvu, oslanjanje isključivo na punu skeniranje za velike, dinamičke proizvodne sisteme rijetko je održiva opcija.

Algoritmi najbližeg susjeda (ANN)

To je mjesto na kojem algoritmi približavanja najbližeg susjeda (ANN) ulaze u sliku.

ANN algoritmi uvode približavanja za dramatično poboljšanje brzine.

(1) Tree-based methods (KD-trees, Ball trees)

Oni podijele vektorski prostor u gnezdenim regijama, tako da ne morate pretraživati sve.

Odličan za niske dimenzije podataka (mislite ≤20 dimenzija)
Borite se loše u visokim dimenzijama zbog "kletve dimenzionalnosti"
Najbolje za male ili strukturirane skupove podataka u kojima se isplati precizno particioniranje

(2) Locality-Sensitive Hashing (LSH)

To haše vektorima tako da slični oni slijediti u istom kavezu češće nego ne.

Dobro skale sa broj dimenzija i veličine skupova podataka
Ne morate skenirati ceo prostor
Ali: zahtijeva pažljivo podešavanje hash funkcija i pragova kako bi se dobio dobar podsjetnik

(3) Graph-based methods

Oni grade grafikon u kojem se svaki čvor (vektor) povezuje sa svojim najbližim susjedima - pretraga postaje brza.

HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Kreira višeslojni grafikon za efikasno navigaciju velikih skupova podataka
NSG (Navigable Spreading-out Graph): Fokusira se na izgradnju dobro izrezanog grafikona kako bi se smanjili skokovi i smanjili troškovi pretrage
DiskANN: optimiziran za milijarde skala skupova podataka, dizajniran za isključivanje SSD-a umjesto zadržavanja svega u RAM-u

Ključna prednost ANN-a u odnosu na brute force pretraživanje je njegova sposobnost da učinkovito rukuje velikim skupovima podatakaBenchmarking rezultati, kao što su oni izKljučne reči: benchmarks, dosljedno pokazuju ovaj kompromis: bruto sila pruža najveću preciznost, ali podržava manje upita po sekundi (QPS). ANN algoritmi, s druge strane, omogućuju mnogo viši QPS, što ih čini idealnim za sisteme u realnom vremenu - iako obično postoji lagano smanjenje podsjećanja, ovisno o algoritmu i načinu na koji je podešen.

Primjer koda: Full Scan vs. ANN

Da bismo ove koncepte učinili konkretnijim, pokažimo osnovnu usporedbu između punog skeniranja (linearne pretrage) i ANN pristupa koristeći indeks IVFFlat koristeći popularniKnjižnica Faiss.

import numpy as np
import faiss
import time

# 1. Create a synthetic dataset
num_vectors = 1000000  # One million vectors
vector_dim = 1000      # 1000 dimensions
print(f"Creating dataset with {num_vectors} vectors of dimension {vector_dim}...")
dataset = np.random.rand(num_vectors, vector_dim).astype('float32')

# 2. Define a sample query vector
query_vector = np.random.rand(vector_dim).astype('float32')
query_vector_reshaped = query_vector.reshape(1, vector_dim)

# --- Linear Scan (Full Scan) Example ---
print("\n--- Linear Scan (using IndexFlatL2) ---")

# 3. Create a Faiss index for exact L2 distance search (Full Scan)
index_flat = faiss.IndexFlatL2(vector_dim)

# 4. Add the dataset vectors to the index
print("Adding vectors to IndexFlatL2...")
index_flat.add(dataset)
print(f"Index contains {index_flat.ntotal} vectors.")

# 5. Perform the search
print("Performing linear scan search...")
start_time = time.time()
distances_flat, indices_flat = index_flat.search(query_vector_reshaped, k=1)
end_time = time.time()

# On typical hardware, this might take 1-2 seconds for this dataset size
print(f"Linear scan time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Nearest neighbor index (Linear): {indices_flat[0][0]}, Distance: {distances_flat[0][0]}")

# --- Approximate Nearest Neighbor (ANN) Example ---
print("\n--- ANN Scan (using IndexIVFFlat) ---")

# 6. Define and create an ANN index (IVFFlat)
# IVF1024 partitions the data into 1024 clusters (voronoi cells)
nlist = 1024  # Number of clusters/cells
quantizer = faiss.IndexFlatL2(vector_dim)
index_ivf = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, vector_dim, nlist)

# 7. Train the index on the dataset (learns the cluster centroids)
# This is a one-time operation that can be slow but improves query performance
print(f"Training IndexIVFFlat with {nlist} clusters...")
index_ivf.train(dataset)
print("Training complete.")

# 8. Add the dataset vectors to the trained index
print("Adding vectors to IndexIVFFlat...")
index_ivf.add(dataset)
print(f"Index contains {index_ivf.ntotal} vectors.")

# 9. Perform the ANN search
# nprobe controls search accuracy vs. speed tradeoff
# Higher values = better recall but slower search
index_ivf.nprobe = 10  # Search within the 10 nearest clusters
print(f"Performing ANN search (nprobe={index_ivf.nprobe})...")
start_time = time.time()
distances_ivf, indices_ivf = index_ivf.search(query_vector_reshaped, k=1)
end_time = time.time()

# On typical hardware, this might take 10-20ms - about 100x faster than brute force
print(f"ANN scan time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Nearest neighbor index (ANN): {indices_ivf[0][0]}, Distance: {distances_ivf[0][0]}")

# Expected recall rate at nprobe=10 is approximately 90-95%
# To verify, we could compute overlap between exact and approximate results

U ovom primeru prvo kreiramo veliki skup podataka o slučajnim vektorima.IndexFlatL2Ovaj indeks jednostavno pohranjuje sve vektore i uspoređuje upit sa svakim od njih tokom pretrage – našom baznom linijom bruto snage.

Zatim se prebacujemo naIndexIVFFlat, uobičajena ANN tehnika. Ovo uključuje dodatni korak obuke gde indeks uči strukturu podataka koje ga dijele u ćelije (ili Voronoi ćelije). Tokom pretrage, parametar nprobe određuje koliko se particija proverava, što omogućuje algoritmu da inteligentno uzme uzorak samo podskup podataka, značajno smanjujući broj potrebnih usporedbi.

Pokretanje ovog koda (stvarna vremena uvelike zavise od hardvera) obično pokazuje da ANN pretraživanje (IndexIVFFlat), unatoč početnom obučavanju preko glave, obavlja operaciju pretraživanja značajno brže od linearnog skeniranja (IndexFlatL2), naglašavajući praktičnu prednost brzine ANN metoda za velike skupove podataka.

Međutim, važno je napomenuti da različite ANN implementacije dolaze sa svojim optimizacijskim kompromisima. IndexIVFFlat je samo jedna opcija, a odabir prave metode uključuje evaluaciju kompromisova u brzini, točnosti, upotrebi memorije i vremenu indeksiranja. Svaki pristup ima svoje prednosti, pa je usporedba različitih metoda ključna za pronalaženje optimalne ravnoteže na osnovu vašeg skupa podataka i uzoraka upita.

Smanjenje otiska memorije: kvantifikacija

Kako vektorski skupovi podataka rastu masivno, potrošnja memorije postaje značajan izazov, posebno kada se radi o milijunima ili milijardama visokim-dimenzionalnih vektora.Kada skup podataka premašuje raspoloživu RAM na jednoj mašini, inženjeri često pribjegavaju raspodjeli indeksa na više mašina, uvođenju operativne složenosti i povećanju troškova infrastrukture.

Jedno učinkovito rešenje ovog problema jekvantizacija, tehnika osmišljena da smanji trag memorije komprimiranjem vektorskih podatakaCilj je predstavljanje visoko preciznih vektorskih točaka s manje podataka, obično koristeći metode koje mape kontinuirane vrijednosti na manji skup diskretnih reprezentacija.

Na taj način, kvantifikacija smanjuje zahteve za prostor za skladištenje, što može pomoći da se veliki indeksi uklapaju na manje mašina ili čak na jednu mašinu.

Postoji nekoliko pristupa vektorskoj kvantizaciji, a tri su uobičajene vrste:

(1) Scalar Quantization

Ova tehnika smanjuje preciznost svake dimenzije u vektoru. Umesto korišćenja visoko preciznih 32-bitnih plutača, svaka dimenzija može biti pohranjena pomoću manje bitova, kao što su 8-bitni čitavi. SQ nudi čvrstu ravnotežu između kompresije, preciznosti pretrage i brzine, što ga čini popularnim izborom za smanjenje upotrebe memorije.

Performance impact:

Smanjenje memorije: 4x (32-bit → 8-bit)
Uticaj brzine: Minimalno (ponekad brže zbog smanjenog opseg memorije)
Uticaj preciznosti: Obično 1–3% smanjenje podsjećanja
Slučaj upotrebe: Dobra opcija opšte namjene za početnu optimizaciju memorije

(2) Binary Quantization

Uzima kompresiju dalje tako što predstavlja vektorske komponente binarnim kodovima, često koristeći samo 1 bit po komponenti ili grupi komponenti. To rezultira visokim kompresijama i vrlo brzim izračunima udaljenosti (npr. Hamming udaljenost). Međutim, BQ može dovesti do značajnog gubitka informacija, što može smanjiti tačnost, pa je najbolje pogodno za slučajeve kada je brzina kritična i podaci su dobro pogodni za binarnu reprezentaciju.

Performance impact:

Smanjenje memorije: 8–64x u zavisnosti od konfiguracije
Uticaj brzine: složeni izračuni udaljenosti mogu biti sporiji
Uticaj preciznosti: 5–15% smanjenje podsjećanja (ovisno o konfiguraciji)
Slučaj upotrebe: Sistemi velikih razmjera u kojima je pamćenje glavno ograničenje

(3) Product Quantization

Ova tehnika ima drugačiji pristup. Ona dijeli svaki visokim-dimenzionalni vektor u manjih sub-vektora, koji se kvantiziraju nezavisno koristeći tehnike grupiranja kao što su k-means. Svaki sub-vektor je predstavljen kodom iz kodeksa, što dovodi do značajne kompresije. Dok PQ postiže nisku upotrebu memorije, proces izračunavanja udaljenosti i izvršavanja pretraga može biti računarski intenzivniji od SQ, što rezultira sporijim vremenima upita i moguće nižom točnošću na sličnim nivoima kompresije.

Performance impact:

Smanjenje memorije: 32x u poređenju sa 32-bitnim floatima
Uticaj brzine: Vrlo brzo pomoću izračuna udaljenosti od čamca
Uticaj preciznosti: značajan (20% + smanjenje podsjećanja)
Slučaj upotrebe: Ultra visoke aplikacije u kojima brzina prevazilazi savršenu preciznost

Tehnike kvantifikacije često se koriste u kombinaciji sa metodama pretraživanja ANN, a ne kao alternative.Na primer, FAISS indeksi kao što je IndexIVFPQ kombiniraju strukturu IVF (za brz izbor kandidata pomoću ANN-a) sa kvantifikacijom proizvoda (za komprimiranje vektora unutar svake liste).

Selecting the right quantization strategy, like choosing the optimal ANN method, requires understanding the tradeoffs and aligning them with your system’s needs and data characteristics.

Filtriranje strategija

U većini realnih scenarija, neophodno jekombinirati vektorsku sličnost sa filtriranjem metapodatakaRazmislite o upitima kao što su "pronađite slične proizvode koji su na zalihama i ispod 50 dolara."

Filtriranje pristupa

(1) Pre-filtering

Ovaj pristup filtrira podatke na osnovu metapodataka pre nego što se uronite u vektorsku sličnost. To najbolje funkcioniše kada je filter metapodataka visoko selektivan (npr. pronalaženje proizvoda ispod 50 dolara).

Example: Prvo filtrirate proizvode koji su ispod 50 dolara, a zatim izračunajte sličnost samo na podskupini koja zadovoljava taj kriterij.

(2) Post-filtering

S post-filtriranjem, prvo izvršavate pretraživanje sličnosti vektora, a zatim primenjujete filtere metapodataka. Ovo je čvrsta opcija kada filter metapodataka nije posebno selektivan. Nedostaci? To može postati neučinkovito kada radite s velikim skupovima podataka koji imaju stroge filtere.

ExamplePronađite top 1000 sličnih proizvoda, a zatim ih suzite na one ispod 50 dolara.

(3) Hybrid filtering

Hibridno filtriranje postiže ravnotežu – koristeći metapodatke kako bi se smanjio prostor za pretraživanje prije nego što ga fino podešavate pomoću vektorskog pretraživanja. Ovaj pristup često koristi kombinaciju invertnih indeksa i vektorskih indeksa kako bi se dobilo najbolje iz oba svijeta.

ExampleKoristite metapodatke (kao što su kategorija i raspon cijena) da biste ograničili prostor za pretraživanje, a zatim nula u na najbolji podudaranje vektorima.

Strategije implementacije

(1) Inverted Index + Vector Index

Uz ovu strategiju, kreirate zasebne indekse za metapodatke i vektore. Prvo, indeks metapodataka pomaže vam da identificirate manji skup kandidata. Zatim, primenjujete pretragu vektorom samo na te kandidate, štedite vrijeme. Ova metoda je idealna kada su vaši filteri stvarno selektivni.

(2) Joint Indexing

Ovde kombinirate metapodatke direktno u vektorski indeks. Zamislite IVF klustere koji takođe uključuju atribute metapodataka. To omogućuje sistemu da efikasno obriše irelevantne kandidate tokom pretrage. Zajedničko indeksiranje najbolje radi kada postoji bliska veza između metapodataka i vektorske sličnosti.

(3) Filter-Aware ANN

Ova metoda ide dublje promjenom samog ANN algoritma kako bi se filter metapodataka uzima u obzir tokom prebacivanja grafikona. To je malo složenije, ali može značajno ubrzati vaše upite. Sve više vektorskih baza podataka počinje da nudi ovo kao ugrađenu funkciju, što ga čini lakšim za implementaciju na skali.

Ključni pristupni obrasci

How your application accesses vector data — its access pattern — has a major impact on performance, storage design, and overall system architecture. Usklađivanje pristupačnog obrasca sa potrebama vaše aplikacije ključan je za izgradnju efikasnog sistema za preuzimanjeRazmotrimo neke zajedničke obrasce.

Static In-Memory pristup

Ovaj pristup je idealan kada radite sa relativno malim skupovima podataka – obično ispod milion vektorskih – koji se ne mijenjaju često.

U ovom podešavanju, čitav vektorski indeks je učitan u memoriju na pokretanju aplikacije. Budući da se sva vektorska poređenja odvijaju lokalno unutar procesa, nema potrebe za komuniciranjem s vanjskim skladištenjem tokom upita.

Static in-memory pristup je pogodan za slučajeve upotrebe koji zahtijevaju reakcije niskog latencije i mogu udobno uklopiti svoje vektorske podatke unutar RAM-a jedne mašine.

Implementation Considerations

Static in-memory pristup je relativno lako implementirati pomoću uobičajenih Python alata, posebno za manje skupove podataka.

Za lagane podešavanja – recimo, ispod 100.000 vektora – NumPy bi mogao biti dovoljan. Omogućava efikasne operacije u memoriji kao što je sličnost kosina pomoću jednostavnih niza. Ovo je dobra opcija kada je složenost upita niska, a potrebe za performansi su skromne.
U tim slučajevima, biblioteke kao što je Faiss nude efikasnije indeksiranje i pretraživanje sličnosti, uključujući podršku za ANN i kvantifikaciju, a još uvijek rade u potpunosti u memoriji.
Ako vaša aplikacija treba da filtrira po metapodatcima uz vektorsku sličnost – ili ako je vaš skup podataka u memoriji velik, ali se još uvek uklapa u RAM – alati kao što su LanceDB ili Chroma mogu biti bolji.

Service Restart Implications

Jedan od nedostataka ovog obrasca je ono što se događa kada se usluga ponovo pokrene. Budući da svi podaci žive u memoriji, ceo vektorski skup podataka mora se ponovno učitati na pokretanju. To može uvesti primetna kašnjenja, posebno kod velikih indeksa, i privremeno uticati na dostupnost sistema tokom inicijaliziranja. Ako je vreme pokretanja kritično, morat ćete to uzeti u obzir prilikom dizajniranja strategije uvođenja.

Dinamički pristup

Dinamički obrasci pristupa izrađeni su za proizvodne sustave u kojima su vektorski skupovi podataka preveliki ili previše nestabilni za statičke pristupe u memoriji. Ovo postaje posebno važno kada se radi s više od milijun vektorskih objekata ili kada se ugrađivači stalno dodaju, ažuriraju ili zamjenjuju – kao u slučajevima upotrebe koji uključuju podatke senzora uživo, ponašanje korisnika u realnom vremenu ili streaming analitiku.

Za razliku od statičkih postavki, gdje se podaci učitavaju i drže u memoriji, dinamički pristup odlaže skladištenje i pretraživanje vanjskih vektorskih baza podataka ili pretraživača. Ovi sustavi su namenski izgrađeni za rukovanje visokim dimenzionalnim podacima na skali, nudeći značajke kao što su trajno skladištenje, incrementalna ažuriranja i indeksiranje u realnom vremenu.

Različite kategorije sistema podržavaju dinamički pristup, svaki sa svojim karakteristikama performansi i kompromisima. Odabir pravog zavisi od vaših specifičnih zahteva – volumena podataka, uzoraka upita, tolerancije latencije i operativne složenosti.

Vektor-Native Vector baze podataka (npr. Weaviate, Pinecone, Milvus, Vespa, Qdrant): su optimizirane posebno za skladištenje, indeksiranje i provođenje brzih pretraga sličnosti na visokim dimenzionalnim vektorskim podacima. Njihov dizajn se fokusira na vektorske operacije, što ih čini vrlo efikasnim za tu svrhu.
Hibridne baze podataka (npr., MongoDB Atlas Vector Search, PostgreSQL sa pgvectorom, Redis sa redis-vss): su dobro uspostavljene baze podataka (NoSQL, relacionalna, ključna vrijednost) koje imaju ugrađenu vektorsku pretragu kroz proširenja ili ugrađene značajke. Oni nude prednost upravljanja i vektorskim i tradicionalnim tipovima podataka u jednom sustavu, pružajući fleksibilnost za aplikacije koje zahtijevaju oboje.
Search Tools with Vector Capabilities (npr., Elasticsearch, OpenSearch): izvorno izrađen za pretraživanje teksta i analizu dnevnika, ovi pretraživači imaju integrirane vektorske funkcije pretraživanja. Za organizacije koje ih već koriste, to omogućuje mogućnost iskorištavanja postojeće infrastrukture za pretraživanja tekstualne i vektorske sličnosti. Međutim, njihovi vektorski performansi pretraživanja i dostupni algoritmi možda nisu tako specijalizovani ili efikasni kao oni koji se nalaze u posvećenim vektorskim bazama podataka.

Usporedba prednosti i mane svakog tipa baze podataka

Batch pristup

Dok se dinamički pristup fokusira na live upite protiv stalno se mijenjajućih podataka,batch access je go-to model za rukovanje velikim vektorskim skupovima podataka koji zahtijevaju offline, ne-real-time obradu.Ovaj pristup je idealan kada se radi o masovnim skupovima podataka (obično preko milijun vektora) u kojima se upite obrađuju u velikim, kolektivnim serijama, a ne interaktivno.

Batch obrada je posebno vrijedna za osnovne zadatke upravljanja vektorima koji su ključni za efikasne usluge pretraživanja vektorima, kao što su:

Početak izgradnje indeksa za vrlo velike skupove podataka.
Obuka periodičnog modela ili prekvalifikacija pomoću vektorskih reprezentacija.
Predračunavanje najbližih susjeda ili drugih analiza u celom skupu podataka.
Zadaće čišćenja podataka, transformacije ili obogaćivanja primenjene na vektorima u količini.

To optimize batch processing for your application, it’s crucial to consider several factors:

(1) Storage Technologies

Reliable storage is essential for housing large vector datasets and ensuring they are accessible for batch processing. The choice of storage technology impacts scalability, access speed, and integration with processing pipelines. Below are some common options:

Skladištenje objekata (npr. Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage): Ovo rešenje za skladištenje objekata je visoko skalirajuće i troškovno učinkovito, što ga čini pogodnim za skladištenje velikih, statičkih vektorskih setova. Dobro se integriše sa cloud-based procesorima kao što su Spark i Flink. Međutim, njegov glavni nedostatak je veća latencija pristupa u poređenju sa datotečnim sistemima, što ga čini manje idealnim za I/O-intenzivne operacije koje zahtijevaju brze, niske latencije čitanja ili pisanja.
Distribuirani datotečni sistemi (npr. HDFS, GlusterFS): Ovi sustavi su dizajnirani za skladištenje masivnih skupova podataka na više servera, nudeći pristup visokog protokola idealan za velike datotečne okvire kao što su Hadoop i Spark. Oni pružaju redundanciju podataka i optimizirani su za sekvencijalno čitanje.

(2) Data Serialization Formats

Za efikasno skladištenje vektora za serijsku obradu, ključno je odabrati formate podataka koji smanjuju prostor za skladištenje i omogućuju brze operacije čitanja/pisanja.

Avro i Parquet: Ovo su formati binarne serijacije koji se široko koriste u ekosistemu velikih podataka (npr. Hadoop, Spark). Oba nude izvrsnu kompresiju i podršku evoluciji sheme, što je posebno korisno ako se dimenzije vektorskih podataka ili metapodaci mijenjaju tijekom vremena. Avro se obično preferira za operacije orijentirane na redove ili radna opterećenja teška za pisanje, dok je Parquet, sa svojim formatom kolone, optimizovan za analitičke upite teške za čitanje, što je idealno za zadatke batch obrade. Ovi formati se takođe glatko integriraju sa distribuiranim procesorima i skladištenjem u oblaku, što ih čini univerzalnim opcijama za operacije velikih podataka.
Komprimirane NumPy matrice: Za jednostavnije, Python-based pipelines, serializiranje NumPy matrice koristeći formate kao što su .npz ili prilagođene serializiranje sa kompresije biblioteke kao što su zlib ili lz4 je efikasan pristup. Ova metoda je posebno koristan u znanstvenim Python okruženja i lako se integrira sa biblioteke kao što su NumPy i SciPy.

(3) Execution Environment

Prilikom odabira gde i kako će se raditi vaši baterije, morate odlučiti između samostalno upravljane infrastrukture i cloud usluga:

On-Premise izvršenje: Upotreba alata kao što su Apache Hadoop ili Apache Spark na sopstvenoj infrastrukturi daje vam potpunu kontrolu nad okruženjem, sigurnošću i konfiguracijom. Međutim, to dolazi sa značajnim troškovima povezanim s postavljanjem infrastrukture, održavanjem i potrebom za operativnom stručnošću.
Cloud usluge: Platforme kao što su Amazon EMR, Google Cloud Dataproc ili Azure HDInsight pružaju upravljana rešenja za obradu serija zasnovana na popularnim okvirima kao što je Spark. Ove usluge uklanjaju veliki deo upravljanja infrastrukturom, nudeći skalabilnost na osnovu plaćanja i jednostavnu integraciju s drugim cloud uslugama, kao što je skladištenje objekata.

Ukratko, odabir prave tehnologije skladištenja, formata serijaliziranja podataka i okruženja za izvršenje za obradu serijskih vektoraTo je složena odluka, to jeZavisi od faktora kao što su:

Veličina vašeg vektorskog skupa podataka.
Da li su podaci statični ili dinamični (tj. koliko često se mijenjaju).
Scalability potrebe za vašim radnim opterećenjima.
Da li je skup podataka distribuiran na više servera.
Zahtjev (ili nedostatak toga) za pretraživanje u realnom vremenu uz baterije poslova.
Potrebe za integracijom s drugim alatima ili okvirima za obradu velikih podataka.
Razina kontrole koju trebate nad okruženjem za obradu.
Dostupni resursi (vreme, budžeta, stručnosti) za podešavanje i održavanje.

Zaključak: Izgradnja efikasnih vektorskih sistema za pretraživanje

Kao što smo već razgovarali, Vector Search & Management je kritični operativni sloj koji pretvara apstraktna ugrađivanja u vrijedne aplikacije. Sistematski rješavajući tri stupa našeg okvira - obrasce pristupa, zahteve za performanse i karakteristike podataka - možete izgraditi sisteme koji pružaju i tehničku izvrsnost i poslovnu vrijednost.

Putting It All Together: Key Implementation Checklist

(1) Define clear requirements:

Latentnost dokumenta, kapacitet i ciljevi za podsjećanje
Određivanje potreba za frekvencijom ažuriranja
Identifikujte obrasce filtriranja i pretraživanja

(2) Choose appropriate architecture:

Izaberite obrazac pristupa (static, dynamic, batch)
Određivanje vektorske baze podataka ili rešenja za skladištenje
Dizajn za odgovarajuću veličinu i rast

(3) Optimize for your use case:

Odabir i podešavanje ANN algoritama
Primjena odgovarajuće kvantifikacije
Dizajn efikasnih strategija filtriranja

(4) Implement comprehensive evaluation:

Izrada kvalitativnih metrika bazne linije
Monitor performansi sistema
Track poslovni utjecaj metrike

(5) Plan for operational excellence:

Dizajn za posmatranja
Upravljanje pogreškom
Stvaranje okvira za testiranje i validaciju

U narednom dijelu The AI Engineer's Playbook, istražit ćemo kako učinkovito iskoristiti ove vektorske mogućnosti u stvarnim AI aplikacijama.

Želite čuti od mene češće?Kontaktirajte me na LinkedInu!

Kontaktirajte me na LinkedInu

DijelimoSvakodnevnopraktični uvid, savjeti i ažuriranja koji će vam pomoći da izbegnete skupe greške i ostanete ispred utrke u AI-u.

Igračka knjiga AI inženjera: Mastering Vector Search & Management (Part 2)

Predugo; Citati

Sistematski pristup pretraživanju i upravljanju vektorima

Osnovni koncepti

Zašto je Mastering Vector Search & Management Negotiable

Navigacija dizajnerskih trgovina za pretraživanje i upravljanje vektorima