手机在线建网站,这几年做哪些网站能致富,wordpress设置多语言,山西网站推广向量数据库选择哪种近似搜索算法#xff0c;选择合适的集群规模以及集群设置调优对于知识库的读写性能也十分关键#xff0c;主要需要考虑以下几个方面#xff1a;
向量数据库算法选择
在 OpenSearch 里#xff0c;提供了两种 k-NN 的算法#xff1a;HNSW (Hierarchical…向量数据库选择哪种近似搜索算法选择合适的集群规模以及集群设置调优对于知识库的读写性能也十分关键主要需要考虑以下几个方面
向量数据库算法选择
在 OpenSearch 里提供了两种 k-NN 的算法HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 和 IVF (Inverted File) 。
在选择 k-NN 搜索算法时需要考虑多个因素。如果内存不是限制因素建议优先考虑使用 HNSW 算法因为 HNSW 算法可以同时保证 latency 和 recall。如果内存使用量需要控制可以考虑使用 IVF 算法它可以在保持类似 HNSW 的查询速度和质量的同时减少内存使用量。但是如果内存是较大的限制因素可以考虑为 HNSW 或 IVF 算法添加 PQ 编码以进一步减少内存使用量。需要注意的是添加 PQ 编码可能会降低准确率。因此在选择算法和优化方法时需要综合考虑多个因素以满足具体的应用需求。
向量数据库集群规模预估
选定了算法后我们就可以根据公式计算所需的内存进而推导出 k-NN 集群大小 以 HNSW 算法为例
占用内存 1.1 * 4*d 8*m * num_vectors * number_of_replicas 1
其中 dvector 的维度比如 768m控制层每个节点的连接数num_vectors索引中的向量 doc 数
向量数据库批量注入优化
在向知识向量数据库中注入大量数据时我们需要关注一些关键的性能优化以下是一些主要的优化策略
Disable refresh interval
在首次摄入大量数据时为了避免生成较多的小型 segment我们可以增大刷新的间隔或者直接在摄入阶段关闭 refresh_interval设置成 -1。等到数据加载结束后再重新启用 refresh_interval。 Disable Replicas
同样在向量数据库首次加载大量数据时我们可以暂时禁用 replica 以提升摄入速度。需要注意的是这样做可能会带来向量数据库丢失数据的风险因此在向量数据库数据加载结束后我们需要再次启用 replica。 增加 indexing 线程
处理 knn 的线程由 knn.algo_param.index_thread_qty 指定默认为 1。如果你的设备有足够的 CPU 资源可以尝试调高这个参数会加快 k-NN 索引的构建速度。但是这可能会增加 CPU 的压力因此建议先按节点 vcore 的一半进行配置并观察 cpu 负载情况。 增加 knn 内存占比
knn.memory.circuit_breaker.limit 是一个关于内存使用的参数默认值为 50%。如果需要我们可以将其改成 70%。以这个默认值为例如果一台机器有 100GB 的内存由于程序寻址的限制一般最多分配 JVM 的堆内存为 32GB则 k-NN 插件会使用剩余的 68GB 中的一半即 34GB 作为 k-NN 的索引缓存。如果内存使用超过这个值k-NN 将会删除最近使用最少的向量。该参数在集群规模不变的情况下提高 k-NN 的缓存命中率有助于降低成本并提高检索效率。 本文对于向量数据库知识库构建部分展开了初步的讨论基于实践经验对于知识库构建中的一些文档拆分方法向量模型选择向量数据库调优等一些主要步骤分享了一些心得但相对来说比较抽象如果你对此感兴趣可以期待下一篇。
