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解读向量索引
向量数据库采用不同的向量索引技术，可以将相似的向量放置在一起，而将不相似的向量分开存储, 并且提高向量检索的效率。 1. 什么是向量索引？ 向量索引是一种以向量作为键的索引机制。 作为一种核心的数据结构，向量索引能够有效地管理高维向量数据，便于执行快速相似性搜索和最近邻查询。 向量索引采用了先进的算法来有序地组织高维向量，以便进行高效的搜索。 向量索引与传统索引的区别如下表所示： 特性 向量索引 传统索引 数据类型 多维向量（嵌入） 标量（数字、字符串、日期等） 目的 相似度搜索，近邻检索 基于精准匹配的快速过滤和检索 搜索类型 近似性匹配， 常用的向量索引技术 平面索引（FLAT）是一种直接且简洁的索引策略，它按原样存储每个向量，不进行任何修改。这种策略非常适合在需要100%召回率的情况下搜索相对较小（百万级）的数据集。 在平面索引中，需要计算查询向量与索引中其他向量之间的相似度，然后返回具有最小相似性得分的K个向量。 当完美的精度是必要条件且速度不是主要考虑因素时，平面索引是一个合适的选择。
1.6K10编辑于 2024-11-07 - 来自专栏milvus数据库
pymilvus创建向量索引
索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。 根据实现方法，ANNS向量索引可以分为4类：基于树的索引基于图的索引基于哈希的索引基于量化的索引根据数据类型，支持2种类型的索引：floating-point embeddings SCANN、IVF_FLAT COSINE（余弦相似度） 余弦相似度使用两组向量之间的角度的余弦来衡量它们的相似程度。 使用pymilvus创建索引在向量字段创建一个hnsw类型的索引:from pymilvus import ( connections, Collection,)collection_name
88210编辑于 2024-04-03 - 来自专栏光城(guangcity)
向量数据库原理之向量索引
向量索引 在前面的文章中讲解了milvus的源码安装——向量数据库milvus源码剖析之开篇，向量数据库通常具备以下特点： 向量索引：用来支持高效的搜索，快速定位与查询向量相关的数据集。 本节将会着重讲向量索引。众所周知，向量数据库的主要目的是提供一种快速有效的方法来存储和高效查询数据，使向量数据类型成为一等公民。两个向量之间的相似性可以通过距离度量来衡量，例如余弦距离或点积。 通常来说，向量索引方法可以按照数据结构与压缩级别来划分。 1.数据结构 索引按照数据结构划分如下： 1.1 基于分区的索引 典型的如倒排文件索引，Inverted file index (IVF) 通常是将向量空间划分为若干个子空间/子分区，每个子空间一个质心 1.4 基于图的索引 基于图的索引其核心思想是：向量空间中的数据点形成一个图，其中节点表示数据值，连接节点的边表示数据点之间的相似性。
1.5K10编辑于 2024-06-27 - 来自专栏milvus数据库
pymilvus创建FLAT向量索引
索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。 FLAT索引暴力搜索。召回率100%。对于需要完美精度并依赖于相对较小（百万级）数据集的向量相似性搜索应用程序，FLAT 索引是一个不错的选择。 FLAT不压缩向量，是唯一能保证精确搜索结果的索引。 FLAT 是准确的，因为它采用穷尽的搜索方法，这意味着对于每个查询，目标输入都会与数据集中的每组向量进行比较。这使得 FLAT 成为我们列表中最慢的索引，并且不太适合查询大量向量数据。 Milvus 中 FLAT 索引不需要任何参数，使用它不需要数据训练。创建其它索引需要耗费一定时间，FLAT是瞬间完成。
37310编辑于 2024-04-03 - 来自专栏milvus数据库
pymilvus创建IVF_ScaNN向量索引
索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。 IVF就是通过kmeans聚类将数据分成若干个bucket，搜索时query向量和聚类中心的距离排序，选择nprobe个bucket进行计算即可。 ，query和量化后的向量之间的差距。 索引构建参数:nlist：集群单元数量使用attu创建ScaNN索引使用pymilvus创建ScaNN索引from pymilvus import ( connections, Collection
50810编辑于 2024-04-09 - 来自专栏milvus数据库
pymilvus创建IVF_FLAT向量索引
索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。 IVF_FLAT索引IVF_FLAT将向量数据划分为nlist簇(cluster)单元，然后比较目标输入向量与每个簇中心之间的距离。 IVF_FLAT索引的工作流程如下：数据库中的向量被聚类成多个聚类，每个聚类中包含一组相似的向量。建立倒排文件，将每个聚类的标识符和相应的向量列表保存起来。 对于每个聚类，构建Flat L2索引，以便能够快速找到聚类内部的最近邻居。在搜索时，首先找到与查询向量相似度最高的聚类，然后在该聚类内使用Flat L2索引进行进一步搜索，找到最终的最近邻居。
61010编辑于 2024-04-07 - 来自专栏AI科技时讯
复合索引：向量搜索的高级策略
在向量搜索领域，我们拥有多种索引方法和向量处理技术，它们使我们能够在召回率、响应时间和内存使用之间做出权衡。 复合索引可以被视为一系列向量转换的逐步过程，它结合了一种或多种索引方法来构建出“理想”的索引。 在Faiss中构建复合索引，可以通过以下元素的任意组合来实现： 向量变换：这是在索引之前对向量进行的预处理步骤，例如主成分分析（PCA）或优化的量化（OPQ），旨在改善向量的质量或分布。 IVFADC 的索引过程 在索引构建完成后，对查询向量 xq 和已索引、量化的向量之间进行不对称距离计算（ADC）。这种搜索被称为不对称，因为它比较未压缩的 xq 与之前压缩的 PQ 向量。 在这种索引中，ADC指的是在查询向量与量化后的向量比较时进行的对称距离计算。
1.3K10编辑于 2024-07-15 - 来自专栏milvus数据库
pymilvus创建IVF_PQ向量索引
索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。 IVF_PQ索引索引IndexFlatL2和IndexIVFFlat存储完整的向量。为了扩展到非常大的数据集，Faiss 提供了基于乘积量化的有损压缩来压缩存储的向量的变体。 把向量用质心编码表示，即量化。质心代表聚类中的所有向量。PQ的主要目的是节省了大量内存。也能提升速度，但并不多。IVF_PQ 在量化向量的乘积之前执行 IVF 索引聚类。 索引构建参数:m：乘积量化因子数，表示每个向量被分成多少个子向量nlist：集群单元数量nbits：每个向量用多少位表示使用attu创建IVF_PQ索引使用pymilvus创建IVF_PQ索引from
58210编辑于 2024-04-08 - 来自专栏扶墙集
IVF 向量索引 是怎么回事？
虽然KVectors向量数据库还没发布，也还没有支持IVF向量索引，但不排除我们将来会支持，所以，今天我们一起来了解下向量数据库中支持的索引类型之一： IVF向量索引。 （或者部分，比如取10%）做一个聚类训练： 训练完成后，我们就获得了k个质心（centroids），这k个质心就相当于k个组的组长（也可以认为是k个桶的入口），后面在对向量进行索引或者查询的时候，都是基于这个训练后获得的 有了k个质心（centroids）之后，我们开始对向量数据进行索引： 索引的过程也很简单，来一个向量，就拿它跟k个质心（centroids）向量进行距离对比（一般基于欧几里得距离算法， 即euclidean 整个索引过程就像是对向量进行分类，把它们分别放到k个桶里去。 索引构建完成后，所有的向量就都有了归属，要么属于天地会，要么属于丐帮，k大帮派，它终归得归属一个。 索引构建完成后，就可以开始查询了。 ，HNSW也是一种向量索引，KVectors向量数据库有支持，IVF-HNSW就是在IVF的基础上，再对每个inverted list里的向量进行HNSW索引，从而在第二阶段的检索过程中进一步提升检索效率
19010编辑于 2025-12-24 - 来自专栏架构师成长之路
PostgreSQL入门和高维向量索引
wget https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/9.6/redhat/rhel-7-ppc64le/pgdg-centos96-9.6-3.noarch.rpm yum install pgdg-centos96-9.6-3.noarch.rpm
2.3K30编辑于 2022-04-17 - 来自专栏milvus数据库
pymilvus创建IVF_SQ8向量索引
索引简介索引的作用是加速大型数据集上的查询。目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。 IVF_SQ8索引由于IVF_FLAT未对原始的向量数据做任何压缩，IVF_FLAT索引文件的大小与原始数据文件大小相当。 例如sift-1b数据集原始数据文件的大小为476GB，生成的IVFFLAT索引文件大小有470GB左右，若将全部索引文件加载进内存，就需要470GB的内存资源。 它通过对向量进行标量量化（Scalar Quantization），能把原始向量中每个FLOAT（4字节）转为UINT8（1字节），从而可以把磁盘及内存、显存资源的消耗量减少70% ~ 75%。
52110编辑于 2024-04-08 - 来自专栏Reinvent Data Science
揭秘 LlamaIndex｜如何持久化存储 LlamaIndex 向量索引？
LlamaIndex 向量存储索引的简略教程。 本次，我们将着重讲解如何在 LlamaIndex 中创建并存储向量索引及 2 种持久化存储向量索引的方法。 01. LlamaIndex 接收输入数据并为其构建索引，随后使用该索引来回答与输入数据相关的问题。LlamaIndex 可以根据手头的任务构建许多类型的索引，例如：向量索引、树索引、列表索引或关键字索引。 每个索引都有其优点和适用场景。例如，列表索引适用于需要处理大量文档的场景；向量索引适用于语义搜索系统；树索引适用于处理稀疏信息的场景；关键字索引适用于查找特定关键字的场景。 ……） 使用云端向量数据库 需要注意的是，如果遇到海量数据，我们推荐使用云端向量数据库来存储 LlamaIndex 向量索引。 以下教程中使用了 Zilliz Cloud向量数据库。
1.9K21编辑于 2023-08-25 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan
openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。 本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan，并以btree索引为例。 依次递进，直到在索引leaf 页找到对应索引条目。该索引条目包含heap页的页号和heap记录的offsetnumber。通过该信息即可定位到具体的heap条目。 2、向量化索引扫描算子 openGauss通过CStoreIndexScan算子进行向量化索引扫描。 向量化索引扫描的优势：兼容向量化引擎其他算子，以达到全算子向量化，减少VecToRow和RowToVec的互相转换；同时减少底层算子函数的调用；因为增加了排序，可如同bitmap扫描一样减少heap页的随机访问
74130编辑于 2023-11-05 - 来自专栏paddle深度学习
paddle深度学习4 向量的索引与切片
通过索引，可以选取向量中的指定元素【一维Tensor的索引】对于一维Tensor，可以仿照python的列表，使用从0开始整数顺序索引import paddlea=paddle.arange(1,7)print (a)print(a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5])也可以使用负数索引，反向遍历Tensorimport paddlea=paddle.arange(1,7)print(a)print paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[2,3])print(a[0,-1])【Tensor切片】切片操作可以选取Tensor的部分元素下面以二维向量为例 【选取整行整列】如果某个维度的索引为一个冒号:则表示选取这个维度的所有元素，我们可以使用这个特性选中整行元素import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13 step的格式进行切片import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[0,1:4])a[0,1:4]就表示选取向量
39500编辑于 2024-05-19 - 来自专栏深度学习与python
ChatGPT 都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引
不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。 大家知道我们 AnalyticDB for PostgreSQL 是基于 PostgreSQL 来改造的，它原生支持 PostgreSQL 的索引接口， PostgreSQL 提供了一个可插拔的索引结构 那大家都知道我们的数据库它是可以分为分区的，比如说有时间的分区，这种情况下，对于每个分区都有一个 HNSW 的索引，每一个索引我都会去取这个 top k 乘以一个放大系数。 那如果说优化器告诉我它的筛选率并没有那么低，那我会首先执行一个 bitmap 的 index scan，去先过滤这个结构化的这些数据，然后我再把这个 bitmap 给推到我的向量索引里面去执行。 第一个是说我们目前在做的向量的存算分离，因为大家刚才听我的描述其实很容易能够理解，我们其实是用本地的存储来存向量的，对于 HNSW 索引我们需要去高频的去做 update 和 delete 这种操作，这对云原生的
91030编辑于 2023-09-18 - 来自专栏深度学习与python
ChatGPT 都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引
不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。 大家知道我们 AnalyticDB for PostgreSQL 是基于 PostgreSQL 来改造的，它原生支持 PostgreSQL 的索引接口， PostgreSQL 提供了一个可插拔的索引结构 那大家都知道我们的数据库它是可以分为分区的，比如说有时间的分区，这种情况下，对于每个分区都有一个 HNSW 的索引，每一个索引我都会去取这个 top k 乘以一个放大系数。 那如果说优化器告诉我它的筛选率并没有那么低，那我会首先执行一个 bitmap 的 index scan，去先过滤这个结构化的这些数据，然后我再把这个 bitmap 给推到我的向量索引里面去执行。 第一个是说我们目前在做的向量的存算分离，因为大家刚才听我的描述其实很容易能够理解，我们其实是用本地的存储来存向量的，对于 HNSW 索引我们需要去高频的去做 update 和 delete 这种操作，这对云原生的
1.3K30编辑于 2023-09-18 如何设计一个向量搜索引擎
如何设计一个向量搜索引擎 在AI时代，向量搜索已成为推荐系统、图像检索、文档相似性搜索等应用的核心技术。今天我们来聊聊如何构建一个向量搜索引擎。 核心算法 什么是向量搜索？ 简单来说，向量搜索就是在海量的高维向量中，快速找到与查询向量最相似的几个。 在第0层进行精确搜索 return searchLayer(query, current, k, ); } } 系统架构 我们的向量搜索引擎采用分层架构，每层职责清晰： 核心组件介绍 /index.bin")); 增量备份机制 对于大型索引，全量备份太慢。 ResNetFeatureExtractor(); Vector imageVector = extractor.extract(imageFile); // 建立图像索引 imageDB.add(
37710编辑于 2025-06-21首章：向量搜索引擎的设计思路概览
首章：向量搜索引擎的设计思路概览 本文将深入解析向量搜索引擎的设计思路，从架构设计到算法选择，从性能优化到企业级特性，带你了解一个向量搜索系统是如何设计和实现的。可跳过该章节直接从第一章开始学习。 整套课程内容设计 第一部分：理论基础与架构设计（1-3章） 第一章：向量搜索引擎概述与理论基础 ✅ 1.1 什么是向量搜索引擎 1.2 向量搜索的挑战 1.3 常见的向量搜索算法 1.4 HNSW算法原理 ✅ 3.1 向量类的设计思路 3.2 Vector类完整实现 3.3 SearchResult类的实现 3.4 向量数据的内存优化 3.5 向量验证和安全性 3.6 性能测试和基准测试 3.7 向量序列化和反序列化 5.5 搜索算法实现 5.6 连接剪枝算法 5.7 删除操作实现 5.8 性能优化技术 第六章：索引构建与搜索算法 6.1 索引生命周期管理 6.2 批量构建优化 6.3 增量更新策略 6.4 搜索参数调优 监控与可观测性 监控指标设计 通过以上设计思路的分析，我们可以看到一个向量搜索引擎的实现。
22911编辑于 2025-07-26- 来自专栏NLP/KG
云原生向量数据库Milvus:数据与索引的处理流程、索引类型及Schema
Milvus 可以对每个向量列、标量列和主键列构建索引。索引构建任务的输⼊与输出都是对象存储。 对向量构建索引的过程属于计算密集、访存密集的负载类型，主要操作是向量运算与矩阵运算。由于被索引的数据维度过高，难以通过传统的树形结构进行高效索引。 对一个大规模向量数据集创建索引后，查询可以被路由到最有可能包含与输入查询相似的向量的集群或数据子集。在实践中，这意味着要牺牲一定程度的准确性来加快对真正的大规模向量数据集的查询。 为提高查询性能，你可以为每个向量字段指定一种索引类型。目前，一个向量字段仅支持一种索引类型。切换索引类型时，Milvus 自动删除之前的索引。 根据实现方式，ANNS 向量索引可分为五大类： 基于树的索引 基于图的索引 基于哈希的索引 基于量化的索引 基于量化和图的索引 * Milvus 支持的索引类型如下
3.7K20编辑于 2023-10-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索
IVFPQ 是一种用于数据检索的索引方法，它结合了倒排索引（Inverted File）和乘积量化（Product Quantization）的技术。 对于每个特征向量，倒排索引存储了包含该特征向量的数据的列表，这使得在查询时可以快速定位包含相似特征的数据。 乘积量化（Product Quantization）： 这是一种降维和量化的技术。 IVFPQ的搜索流程 建立索引： 在建立索引阶段，首先将数据库中的每个数据提取出高维度的特征向量。然后使用乘积量化将这些高维度的特征向量映射到低维度的码本中。 最后在低维度的码本上构建倒排索引，为每个码本对应的数据建立一个倒排列表。 查询处理： 当进行查询时，首先将查询数据的特征向量进行乘积量化，映射到码本中。 可以看到 IVFPQ 在原始特征空间中使用乘积量化来量化特征向量，并在量化后的空间中建立倒排索引。这样一来，检索时可以在量化后的空间中快速定位相似的数据，然后再在原始特征空间中进行更准确的匹配。
1.4K10编辑于 2023-12-20
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