IVF_GRAPH_PQ索引算法
时间: 2025-01-29 14:33:41 浏览: 58
### IVF_GRAPH_PQ 索引算法原理
IVF_GRAPH_PQ 结合了倒排文件(Inverted File,简称 IVF)、图结构以及产品量化(Product Quantization,PQ),旨在优化大规模相似度搜索任务中的效率和准确性。
#### 倒排文件机制
在IVF部分,该方法首先将整个数据库划分为多个簇(cluster),每个簇对应一个列表。对于每一个待检索的对象,计算其特征向量并决定所属的簇位置[^1]。此过程利用K-means等聚类技术完成预处理阶段的工作。
#### 图结构加速近似最近邻查找
引入图结构是为了进一步加快查询速度。具体来说,在构建索引的过程中建立一张节点代表数据点、边表示相邻关系的无向加权图。当进行实际查询时,则可以从起始顶点出发沿路径遍历直至达到预定条件为止。这种方法能够有效减少不必要的距离计算次数,从而提升整体性能表现[^4]。
#### 产品量化压缩存储空间
为了降低内存占用率同时保持较高的召回率,采用了基于分段线性变换的产品量化方案来代替传统的浮点数保存方式。即将高维向量分解成若干低维度子向量分别映射到离散码本上再组合起来形成最终表征形式。这不仅使得索引体积显著减小而且有助于缓解因降质带来的负面影响。
```python
import faiss
d = 64 # 向量维度
nb = 100000 # 数据库大小
nlist = 100 # 聚类数目
m = 8 # PQ 的子空间数量
k = 4 # 查询返回的结果数
quantizer = faiss.IndexFlatL2(d) # 使用 L2 距离作为衡量标准
index_ivf_graph_pq = faiss.IndexIVFPQ(quantizer, d, nlist, m)
xt = ... # 训练集
xb = ... # 数据库集合
xq = ... # 查询向量组
# 构建索引前需先训练模型参数
assert not index_ivf_graph_pq.is_trained
index_ivf_graph_pq.train(xt)
assert index_ivf_graph_pq.is_trained
# 添加记录至索引中
index_ivf_graph_pq.add(xb)
# 执行批量查询操作
D, I = index_ivf_graph_pq.search(x=xq, k=k)
```
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