Vektorske ugrađivanja su leđa suvremenih AI sustava, inkapsulirajući složene obrasce iz teksta, slika, zvuka i drugih tipova podataka.čak i najbolje ugrađivanja su u osnovi beskorisna bez čvrstih sustava na mjestu za pohranu, preuzimanje i upravljanje učinkovito na razini.

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 managementTemelji se na tri ključna stupa:(1) access patterns, (2) performance requirements, and (3) data characteristics.

Procjenjujući vaš sustav kroz ovaj okvir, donijet ćete informirane arhitektonske odluke koje balansiraju brzinu, točnost, troškove i skalabilnost.Dio 1 istražili smo kako raditi s pravim izvorima podatakaSada ćemo se baviti sljedećim slojem: pretvaranjem tih ugrađenosti u djelotvorne sustave kroz učinkovito pretraživanje i upravljanje vektorima.

Sustavni pristup pretraživanju i upravljanju vektorima

Tijekom posljednjih nekoliko godina izgradnje ML sustava, vidio sam timove da ulažu ozbiljne napore u stvaranje sofisticiranih vektorskih ugrađivanja.

Jer bez obzira na to koliko su vaša ugrađivanja dobra, one su samo korisne kao i vaša sposobnost preuzimanja i djelovanja na njih - brzo, točno i na skali.

Ne možete prikazati relevantne rezultate
Ugradnje nestaju umjesto poboljšanja s povratnim informacijama
Zakašnjenja i troškovi izlaze iz kontrole kako vaši podaci rastu

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

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

(1) Define System Requirements

Ciljevi uspješnosti (latentnost, prijenos, opoziv)
Karakteristike podataka (volumen, dimenzionalnost, učestalost ažuriranja)
Operativna ograničenja (trošak, infrastruktura, stručnost tima)

(2) Choose Access Patterns

Static in-memory (mali, stabilni skupovi podataka)
Dinamički pristup (veliki ili često mijenjajući skup podataka)
Batch obrada (offline analiza i izgradnja indeksa)

(3) Select Technical Implementation

Algoritmi pretraživanja (točan vs. približan)
Tehnike optimizacije (kvantifikacija i filtriranje)
Strategije skladištenja i indeksiranja

(4) Establish Evaluation Framework

Mjere sustava (proput, latentnost, iskorištavanje resursa)
Mjere kvalitete (spominjanje, točnost, relevantnost)
Operativne metrike (vrijeme izgradnje, latencija ažuriranja)

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

Osnovni koncepti

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

Upravljanje vektorima: infrastruktura za pohranu, indeksiranje, ažuriranje i održavanje vektorskih ugrađenosti i povezanih metapodataka.
Vektorsko pretraživanje: motor upita koji omogućuje brzo i relevantno pretraživanje iz potencijalno masivnih vektorskih skupova podataka.

Zašto je Mastering Vector Search & Management Negotiable

Učinkovite mogućnosti pretraživanja i upravljanja vektorima otvaraju tri ključne prednosti:

Procjena i poboljšanje ugrađivanja: Kako znate da li vaša ugrađivanja stvarno dobro funkcioniraju u praksi?Da biste odgovorili na to, morate ih upitati na reprezentativne skupove podataka i procijeniti ih pomoću metrikama kao što je recall@k. Bez učinkovitog pretraživanja 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, otkrivanje anomalija ili aktivno učenje oslanjaju se na ugrađivanja kao ulaz. Štoviše, vektorske mogućnosti pretraživanja omogućuju učinkovito pronalaženje specifičnih vektora potrebnih za složene zadatke obuke (kao što je pronalaženje tvrdih negativa za aktivno učenje).
Sposobnosti aplikacija u stvarnom vremenu: Aplikacije usmjerene prema korisniku, kao što su semantičko pretraživanje, preporuke i pretraživanje vizualne sličnosti, zahtijevaju odgovore na upite s niskom latentnošću i visokim prodorom, pogotovo jer se podaci stalno mijenjaju. Dok ugrađeni elementi definiraju sličnost, to je vektorski pretraživač koji pruža rezultate u milisekundama, na skali.

Navigacija dizajnerskih trgovina za Vector Search & Management

Uspješna implementacija Vector Search & Management zahtijeva uravnoteženje konkurencijskih prioriteta.

Zahtjevi za performanse

Svaki vektorski pretraživački sustav čini kompromise između:

(1) Speed/Latency:Koliko brzo sustav mora odgovoriti?Je li potrebna latentnost ispod 100 ms ili je druga prihvatljiva?Niži zahtjevi latentnosti obično zahtijevaju više računalnih resursa i mogu zahtijevati kompromise u točnosti.

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

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

(4) Scalability:Kako se sustav mora proširiti kako se podaci razvijaju? treba li upravljati milijunima upita u milijardama vektorova? zahtjevi za proširenjem utječu na izbore arhitekture od samog početka.

Značajke podataka

Razumijevanje vaših podataka ključno je za dizajn vektorskog pretraživanja:

(1) Data Volume:Broj vektorova u vašem skupu podataka u osnovi utječe na izbore arhitekture.Sustavi koji se bave tisućama, milijunima ili milijardama vektorova zahtijevaju različite pristupe.

(2) Vector Dimensionality:Više dimenzije (1024+) u usporedbi s nižim dimenzijama (128) utječu na korištenje memorije, računalne zahtjeve i odabir algoritma.

(3) Update Frequency:Koliko često vektor mijenja oblik cijele cijevi:

Streaming u stvarnom vremenu: neposredne ažuriranja koje zahtijevaju kontinuirano indeksiranje
Česte serije: Redovita ažuriranja (satno/dnevno) omogućuju periodično ponovno indeksiranje
Neobična opterećenja: rijetke ažuriranja koje omogućuju statičku optimizaciju

Query pristupni uzorci

Razmotrite kako korisnici i sustavi komuniciraju s vašim vektorskim podacima određuje arhitekturu:

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

(2) Complex batch queries:Analitička radna opterećenja koja istodobno 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 vizualizirati ga kao trokut, gdje svaki od ovih čimbenika tvori jedan kutak, a optimalni dizajn leži na raskrižju sva tri:

Svaki projekt uključuje svjesne kompromise, posebno kada definirate svoje prioritete i odlučujete koje aspekte dati prioritet.Na primjer, 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 komunicira sa sustavom. međutim, to bi moglo značiti prihvaćanje nešto niže stope opoziva ili veće infrastrukturne troškove zbog zahtjeva održavanja ažurnih, brzih i relevantnih podataka.

On the other hand, in an offline analytical system, možete dati prednost točnosti u odnosu na latentnost, s serijskom obradom i dubljom analizom koja postaje glavni fokus.

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

Osnovni motor: algoritmi za pretraživanje najbližeg susjeda

Vektorsko pretraživanje ovisi o brzini – mogućnost brzog skeniranja skupova podataka i izračunavanja sličnosti između vektorâ. U središtu ovog zadatka je pretraživanje najbližeg susjeda (NN). Cilj je jednostavan: uzimajući u obzir 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 nekoliko načina za provođenje pretraživanja najbližeg susjeda.

Brutalna snaga (Brute Force Approach)

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

Potpuno skeniranje je metoda brutalne sile, sekvencijalno provjeravajući svaku točku podataka u skupu podataka kako bi se osiguralo da pronađe apsolutne najbliže susjede.Jednostavan je za provedbu i ne zahtijeva složeno indeksiranje. Za manje skupove podataka - ispod milijun vektora, osobito onih koji se često ne mijenjaju - ovaj pristup može dobro funkcionirati i čak može biti dobra polazna točka.

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

Performance characteristics:

Latentnost: O(n×d) gdje n = broj vektora i d = dimenzije
Memorija: O(n×d) – zahtijeva puni skup podataka u memoriji za optimalne performanse
Točnost: 100% povlačenje (garantirano za pronalaženje pravih najbližih susjeda)
Vrijeme izrade: O(1) – nema potrebe za indeksiranjem

Prema mojem iskustvu, oslanjanje isključivo na punu skeniranje za velike, dinamične proizvodne sustave rijetko je održiva opcija.

Algoritmi najbližeg susjeda (ANN)

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

ANN algoritmi uvode približavanja za dramatično poboljšanu brzinu.

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

Oni dijele vektorski prostor u ugrađene regije, tako da ne morate pretraživati sve.

Odličan za niske dimenzije podataka (mislite ≤20 dimenzija)
Loše se bore u visokim dimenzijama zbog "prokletstva dimenzionalnosti"
Najbolje za male ili strukturirane skupove podataka gdje se isplati točno dijeljenje

(2) Locality-Sensitive Hashing (LSH)

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

Dobro skale s brojom dimenzija i veličinom skupova podataka
Ne morate skenirati cijeli prostor
Ali: zahtijeva pažljivo podešavanje hash funkcija i pragova kako bi se dobio dobar podsjetnik

(3) Graph-based methods

Oni stvaraju grafikon gdje se svaki čvor (vektor) povezuje sa svojim najbližim susjedima - pretraživanje postaje brzi prolaz.

HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Stvara multi-layer grafikon za učinkovito navigaciju velikih skupova podataka
NSG (Navigable Spreading-out Graph): usredotočuje se na izgradnju dobro izrađenog grafikona kako bi se smanjili skokovi i smanjili troškovi pretraživanja
DiskANN: optimiziran za milijarde 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 učinkovitog rukovanja velikim skupovima podataka.Rezultati benchmarkinga, kao što su oni izReferentni standardi, dosljedno pokazuju ovaj kompromis: brutalna snaga pruža najveću preciznost, ali podržava manje upita po sekundi (QPS). ANN algoritmi, s druge strane, omogućuju mnogo veći QPS, što ih čini idealnim za sustave u realnom vremenu - iako obično postoji lagano smanjenje podsjećanja, ovisno o algoritmu i načinu na koji je prilagođen.

Primjer koda: Full Scan vs. ANN

Da bismo ove koncepte učinili konkretnijim, pokažimo osnovnu usporedbu između punog skeniranja (linearne pretrage) i pristupa ANN-a pomoću indeksa IVFFlat pomoću popularnogKnjižnica 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 primjeru prvo kreiramo veliki skup podataka o slučajnim vektorima.IndexFlatL2Ovaj indeks jednostavno pohranjuje sve vektore i uspoređuje upit sa svakim od njih tijekom pretraživanja – našom baznom linijom bruto snage.

Nakon toga, prebacujemo se naIndexIVFFlatTo uključuje dodatni korak obuke u kojem indeks uči strukturu podataka koji ga dijele u stanice (ili Voronoi stanice). Tijekom pretraživanja, parametar nprobe određuje koliko se dijela provjerava, što omogućuje algoritmu da inteligentno uzme uzorak samo podskup podataka, značajno smanjujući broj potrebnih usporedbi.

Korištenje ovog koda (stvarno vrijeme uvelike ovisi o hardveru) obično pokazuje da ANN pretraživanje (IndexIVFFlat, unatoč početnom osposobljavanju, obavlja operaciju pretraživanja znatno brže od linearnog skeniranja (IndexFlatL2), naglašavajući praktičnu prednost brzine ANN metoda za velike skupove podataka.

Međutim, važno je napomenuti da različite ANN implementacije dolaze s vlastitim optimizacijskim kompromisima. IndexIVFFlat je samo jedna opcija, a odabir prave metode uključuje evaluaciju kompromisova u brzini, točnosti, upotrebi memorije i vremenu indeksiranja.

Smanjenje otiska pamćenja: kvantifikacija

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

Jedno učinkovito rješenje ovog problema jekvantifikacija, tehnika osmišljena kako bi se smanjio otisak memorije komprimiranjem vektorskih podatakaCilj je predstavljati visoko precizne vektorske točke s manje podataka, obično koristeći metode koje mape kontinuirane vrijednosti na manji skup diskretnih predstavki.

Kvantifikacija time smanjuje zahtjeve za prostorom za skladištenje, što može pomoći da se veliki indeksi uklapaju na manje strojeva ili čak na jedan stroj.

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

(1) Scalar Quantization

Ova tehnika smanjuje točnost svake dimenzije u vektoru. Umjesto da koristite visoko precizne 32-bitne plutače, svaka dimenzija može biti pohranjena pomoću manje bitova, kao što su 8-bitni čitavi. SQ nudi čvrstu ravnotežu između kompresije, točnosti pretraživanja i brzine, što ga čini popularnim izborom za smanjenje upotrebe memorije.

Performance impact:

Smanjenje pamćenja: 4x (32-bit → 8-bit)
Utjecaj brzine: Minimalno (ponekad brže zbog smanjene širine pojasa memorije)
Utjecaj točnosti: Obično 1–3% smanjenje podsjećanja
Primjer uporabe: dobra opcija opće namjene za početnu optimizaciju memorije

(2) Binary Quantization

Takes compression further by representing vector components with binary codes, often using just 1 bit per component or group of components. This results in high compression and very fast distance calculations (e.g., Hamming distance). However, BQ can lead to significant information loss, which can reduce accuracy, so it is best suited for cases where speed is critical and the data is well-suited for binary representation.

Performance impact:

Smanjenje pamćenja: 8–64x ovisno o konfiguraciji
Utjecaj brzine: složeni izračuni udaljenosti mogu biti sporiji
Utjecaj točnosti: 5–15% smanjenje podsjećanja (ovisno o konfiguraciji)
Korištenje: Veliki sustavi 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 su kvantificirani neovisno 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 pretraživanja može biti računalno intenzivniji od SQ, što rezultira sporije vrijeme upita i moguće nižu točnost na sličnim razinama kompresije.

Performance impact:

Smanjenje pamćenja: 32x u usporedbi s 32-bitnim floatima
Utjecaj brzine: Vrlo brzo pomoću izračuna udaljenosti
Utjecaj točnosti: značajan (20% + smanjenje podsjećanja)
Slučaj upotrebe: aplikacije s ultra visokim prohodom gdje brzina prevladava savršenom točnošću

Tehnike kvantifikacije često se koriste u kombinaciji s metodama pretraživanja ANN, a ne kao alternative.Na primjer, FAISS indeksi poput IndexIVFPQ kombiniraju strukturu IVF-a (za brzi odabir kandidata pomoću ANN-a) s kvantifikacijom proizvoda (za komprimiranje vektorâ unutar svake liste).

Odabir prave strategije kvantifikacije, poput odabira optimalne metode ANN, zahtijeva razumijevanje kompromisa i usklađivanje s potrebama vašeg sustava i karakteristikama podataka.

Filtriranje strategija

U većini scenarija u stvarnom svijetu, važno jecombine vector similarity with metadata filteringRazmislite o upitima poput "pronađite slične proizvode koji su na zalihama i ispod 50 dolara."

Filtriranje pristupa

(1) Pre-filtering

Ovaj pristup filtrira podatke na temelju metapodataka prije uronjenja u vektorsku sličnost. najbolje djeluje kada je filter metapodataka vrlo selektivan (npr. pronalaženje proizvoda ispod 50 dolara).

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

(2) Post-filtering

S post-filtriranjem, najprije provodite pretraživanje sličnosti vektora, a zatim primijenite filtere metapodataka. Ovo je čvrsta opcija kada filter metapodataka nije posebno selektivan.

ExamplePronađite top 1000 sličnih proizvoda, a zatim ih smanjite 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 prilagodite pomoću vektorskog pretraživanja. Ovaj pristup često koristi kombinaciju invertnih indeksa i vektorskih indeksa kako bi se dobilo najbolje od oba svijeta.

ExampleKoristite metapodatke (kao što su kategorija i raspon cijena) kako biste ograničili prostor za pretraživanje, a zatim nulu u najboljim odgovarajućim vektorima.

Strategije provedbe

(1) Inverted Index + Vector Index

S ovom strategijom kreirate zasebne indekse za metapodatke i vektore. Prvo, indeks metapodataka pomaže vam da identificirate manji skup kandidata. Zatim primijenite vektorsku pretragu samo na te kandidate, štedeći vrijeme. Ova metoda je idealna kada su vaši filtri stvarno selektivni.

(2) Joint Indexing

Ovdje kombinirate metapodatke izravno u vektorski indeks. Zamislite IVF klustere koji također uključuju atribute metapodataka. To omogućuje sustavu da učinkovito određuje irelevantne kandidate tijekom pretraživanja.

(3) Filter-Aware ANN

Ova metoda ide dublje promjenom samog ANN algoritma kako bi se uzela u obzir filtriranje metapodataka tijekom prebacivanja grafikona. To je malo složenije, ali može značajno ubrzati vaše upite. Sve više vektorskih baza podataka počinje ponuditi ovo kao ugrađenu značajku, što ga čini lakšim za provedbu na skali.

Ključni pristupni obrasci

Način na koji vaša aplikacija pristupa vektorskim podacima – njegovom obrascu pristupa – ima veliki utjecaj na performanse, dizajn skladišta i cjelokupnu arhitekturu sustava.Usklađivanje obrasca pristupa s potrebama vaše aplikacije ključ je za izgradnju učinkovitog sustava preuzimanjaRazmotrimo neke zajedničke obrasce.

Static In-Memory pristup

Ovaj pristup je idealan kada radite s relativno malim skupovima podataka - obično ispod milijun vektorskih - koji se ne mijenjaju često.

U ovoj konfiguraciji, cijeli vektorski indeks se unosi u memoriju na pokretanju aplikacije.Budući da se sve vektorske usporedbe odvijaju lokalno unutar procesa, nema potrebe za komuniciranjem s vanjskim pohranjivanjem tijekom upita.

Static in-memory pristup je pogodan za slučajeve korištenja koji zahtijevaju odgovore niske latencije i mogu udobno uklopiti svoje vektorske podatke unutar RAM-a jednog stroja.

Implementation Considerations

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

Za lagane postavke – recimo, ispod 100.000 vektora – NumPy bi mogao biti dovoljan. Omogućuje učinkovite operacije u memoriji, kao što je sličnost kosina pomoću jednostavnih niza. Ovo je dobra opcija kada je složenost upita niska, a zahtjevi za izvedbom su skromni.
U tim slučajevima knjižnice poput Faissa nude učinkovitije indeksiranje i pretraživanje sličnosti, uključujući podršku za ANN i kvantifikaciju, a još uvijek rade u cijelosti u memoriji.
Ako vaša aplikacija treba filtrirati metapodatke uz vektorsku sličnost - ili ako je vaš skup podataka u memoriji velik, ali se još uvijek 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 ponovno pokrene.Budući da svi podaci žive u memoriji, cijeli skup vektorskih podataka mora se ponovno učitati na pokretanju.To može dovesti do primjetnih kašnjenja, osobito kod velikih indeksa, i privremeno utjecati na dostupnost sustava tijekom inicijaliziranja.

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.To postaje osobito važno kada se radi s više od milijun vektorskih sustava ili kada se ugrađivači stalno dodaju, ažuriraju ili zamjenjuju – kao u slučajevima korištenja koji uključuju podatke senzora uživo, ponašanje korisnika u stvarnom vremenu ili analizu pretraživanja.

Za razliku od statičkih postavki, gdje se podaci učitavaju i drže u memoriji, dinamički pristup odlaže pohranu i pretraživanje vanjskim vektorskim bazama podataka ili pretraživačima.Ovi sustavi su namijenjeni za rukovanje visokim dimenzionalnim podacima na skali, nudeći značajke kao što su trajno skladištenje, incrementalna ažuriranja i indeksiranje u realnom vremenu.

Different categories of systems support dynamic access, each with its own performance characteristics and tradeoffs. Choosing the right one depends on your specific requirements — data volume, query patterns, latency tolerance, and operational complexity.

Vektor-native vektorske baze podataka (npr. Weaviate, Pinecone, Milvus, Vespa, Qdrant): posebno su optimizirane za pohranu, indeksiranje i provođenje brzih pretraga sličnosti na visokim dimenzijama vektorskih podataka.
Hibridne baze podataka (npr. MongoDB Atlas Vector Search, PostgreSQL s pgvectorom, Redis s redis-vss): su dobro uspostavljene baze podataka (NoSQL, relacijska, ključna vrijednost) koje imaju integriranu vektorsku pretragu kroz proširenja ili ugrađene značajke.
Search Tools with Vector Capabilities (npr. Elasticsearch, OpenSearch): izvorno izrađeni 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 pretraživanje tekstovne i vektorske sličnosti.

Usporedba prednosti i nedostaci svakog tipa baze podataka

Batch pristup

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

Batch obrada posebno je vrijedna za osnovne zadatke upravljanja vektorima koji su ključni za učinkovite usluge Vector Search, kao što su:

Izgradnja početnog indeksa za vrlo velike skupove podataka.
Obuka periodičnog modela ili prekvalifikacija pomoću vektorskih reprezentacija.
Preračunavanje najbližih susjeda ili drugih analiza u cijelom skupu podataka.
Zadaće čišćenja, transformacije ili obogaćivanja podataka primijenjene na vektorima u količini.

Da biste optimizirali obradu partija za vašu aplikaciju, ključno je uzeti u obzir nekoliko čimbenika:

(1) Storage Technologies

Pouzdano skladištenje ključno je za skladištenje velikih vektorskih skupova podataka i osiguravanje da su dostupni za serijsku obradu. Odabir tehnologije skladištenja utječe na skalabilnost, brzinu pristupa i integraciju s procesorskim cijevima.

Object Storage (e.g., Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage): This storage solution is highly scalable and cost-effective, making it suitable for storing large, static vector sets. It integrates well with cloud-based processing engines like Spark and Flink. However, its primary drawback is higher access latency compared to file systems, making it less ideal for I/O-intensive operations that require rapid, low-latency reads or writes. Object storage is best suited for data at rest rather than real-time processing.
Distributed File Systems (e.g., HDFS, GlusterFS): These systems are designed for storing massive datasets across multiple servers, offering high-throughput access ideal for big data frameworks like Hadoop and Spark. They provide data redundancy and are optimized for sequential reads. However, they come with the complexity of setup, management, and maintenance, which can be more cumbersome than managed cloud object storage solutions.

(2) Data Serialization Formats

Da biste učinkovito pohranili vektor za serijsku obradu, ključno je odabrati formate podataka koji smanjuju prostor za pohranu i omogućuju brze operacije čitanja/pisanja.

Avro i Parquet: Ovo su binarni formati serializiranja koji se široko koriste u ekosustavu velikih podataka (npr. Hadoop, Spark). Oba nude izvrsnu kompresiju i podršku evoluciji sheme, što je posebno korisno ako se dimenzije vektorskih razmjera ili metapodaci mijenjaju tijekom vremena. Avro se obično preferira za radove orijentirane na redove ili teška radna opterećenja, dok je Parquet, sa svojim stupanjskim formatom, optimiziran za analitičke upite teške za čitanje, što je idealno za radove batch obrade.
Komprimirane NumPy matrice: Za jednostavnije, Python-based pipelines, serializiranje NumPy matrice koristeći formate kao što su .npz ili prilagođene serializiranje s kompresijskim knjižnicama kao što su zlib ili lz4 je učinkovit pristup. Ova metoda je posebno korisna u znanstvenim Python okruženjima i lako se integrira s knjižnicama kao što su NumPy i SciPy.

(3) Execution Environment

Prilikom odabira mjesta i načina rada vaših batch poslova, morate odlučiti između samostalne infrastrukture i usluga u oblaku:

Izvođenje na licu mjesta: Upotreba alata kao što su Apache Hadoop ili Apache Spark na vlastitoj infrastrukturi daje vam potpunu kontrolu nad okolišem, sigurnošću i konfiguracijom. Međutim, to uključuje znatne troškove povezane s postavljanjem infrastrukture, održavanjem i potrebom operativne stručnosti.
Cloud usluge: Platforme kao što su Amazon EMR, Google Cloud Dataproc ili Azure HDInsight pružaju upravljana rješenja za obradu serija na temelju popularnih okvira kao što je Spark. Ove usluge uklanjaju veliku količinu upravljanja infrastrukturom, nudeći skalabilnost na temelju plaćanja i jednostavnu integraciju s drugim uslugama u oblaku, kao što je skladištenje objekata.

Ukratko, odabir prave tehnologije skladištenja, formata serializiranja podataka i okruženja za izvršenje za obradu serijskog vektorjaTo je složena odluka, to jeTo ovisi o faktorima kao što su:

Veličina vašeg vektorskog skupa podataka.
Bilo da su podaci statični ili dinamični (tj. koliko se često mijenjaju).
Potrebna je skalabilnost za vaše radne opterećenja.
Da li je skup podataka distribuiran na više poslužitelja.
Zahtjev (ili nedostatak toga) za pretraživanje u realnom vremenu uz baterije poslova.
Potrebna je integracija s drugim alatima ili okvirima za obradu velikih podataka.
Razina kontrole koju trebate nad okruženjem obrade.
Dostupni resursi (vrijeme, proračun, stručnost) za postavljanje i održavanje.

Zaključak: Izgradnja učinkovitih vektorskih sustava za pretraživanje

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

Postavljanje svega zajedno: Checklist ključne provedbe

(1) Define clear requirements:

Document latency, throughput, and recall targets
Određivanje potreba za frekvencijom ažuriranja
Identificirajte obrasce filtriranja i pretraživanja

(2) Choose appropriate architecture:

Izaberite uzorak pristupa (static, dynamic, batch)
Određivanje vektorske baze podataka ili rješenja za pohranu
Dizajn odgovarajuće veličine i rasta

(3) Optimize for your use case:

Izbor i prilagodba ANN algoritama
Provedba odgovarajuće kvantifikacije
Dizajn učinkovitih strategija filtriranja

(4) Implement comprehensive evaluation:

Uspostavljanje kvalitete mjerila bazne linije
Monitor performansi sustava
Track poslovnih utjecaja metrika

(5) Plan for operational excellence:

Dizajn za promatranost
Uvođenje pogrešnih postupaka
Izrada okvira za testiranje i validaciju

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

Želite li čuti od mene češće?Connect with me on LinkedIn!

Kontaktirajte me na LinkedInu

DijelimoDnevnimogući uvid, savjeti i ažuriranja kako bi vam pomogli izbjeći skupe pogreške i ostati naprijed u utrci za AI.

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

Predugo; Čitati

Sustavni pristup pretraživanju i upravljanju vektorima

Osnovni koncepti

Zašto je Mastering Vector Search & Management Negotiable

Navigacija dizajnerskih trgovina za Vector Search & Management