BIN_IVF_FLAT

Der Index BIN_IVF_FLAT ist eine Variante des Index IVF_FLAT ausschließlich für binäre Einbettungen. Er verbessert die Abfrageeffizienz, indem er zunächst die Vektordaten in mehrere Cluster (nList-Einheiten) partitioniert und dann den Zieleingabevektor mit dem Zentrum jedes Clusters vergleicht. BIN_IVF_FLAT verkürzt die Abfragezeit erheblich und ermöglicht gleichzeitig eine Feinabstimmung des Gleichgewichts zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit. Weitere Informationen finden Sie unter IVF_FLAT.

Index erstellen

Um einen BIN_IVF_FLAT -Index für ein Vektorfeld in Milvus zu erstellen, verwenden Sie die Methode add_index() und geben Sie die Parameter index_type, metric_type und zusätzliche Parameter für den Index an.

from pymilvus import MilvusClient

# Prepare index building params
index_params = MilvusClient.prepare_index_params()

index_params.add_index(
    field_name="your_binary_vector_field_name", # Name of the vector field to be indexed
    index_type="BIN_IVF_FLAT", # Type of the index to create
    index_name="vector_index", # Name of the index to create
    metric_type="HAMMING", # Metric type used to measure similarity
    params={
        "nlist": 64, # Number of clusters for the index
    } # Index building params
)

In dieser Konfiguration:

• index_type: Der Typ des zu erstellenden Index. In diesem Beispiel setzen Sie den Wert auf BIN_IVF_FLAT.

• metric_type: Die Methode zur Berechnung des Abstands zwischen Vektoren. Unterstützte Werte für binäre Einbettungen sind HAMMING (Standard) und JACCARD. Einzelheiten finden Sie unter Metrische Typen.

• params: Zusätzliche Konfigurationsoptionen für die Erstellung des Indexes.

  • nlist: Anzahl der Cluster zur Unterteilung des Datensatzes.

  Weitere Informationen zu den für den Index BIN_IVF_FLAT verfügbaren Erstellungsparametern finden Sie unter Indexerstellungsparameter.

Sobald die Indexparameter konfiguriert sind, können Sie den Index erstellen, indem Sie die Methode create_index() direkt verwenden oder die Indexparameter in der Methode create_collection übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Sammlung erstellen.

Suche im Index

Sobald der Index erstellt und die Entitäten eingefügt sind, können Sie Ähnlichkeitssuchen im Index durchführen.

search_params = {
    "params": {
        "nprobe": 10, # Number of clusters to search
    }
}

res = MilvusClient.search(
    collection_name="your_collection_name", # Collection name
    anns_field="binary_vector_field",  # Binary vector field
    data=[query_binary_vector],  # Query binary vector
    limit=3,  # TopK results to return
    search_params=search_params
)

In dieser Konfiguration:

• params: Zusätzliche Konfigurationsoptionen für die Suche im Index.

  • nprobe: Anzahl der Cluster, nach denen gesucht werden soll.

  Weitere Suchparameter, die für den Index BIN_IVF_FLAT verfügbar sind, finden Sie unter Indexspezifische Suchparameter.

Index-Parameter

Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über die Parameter, die für den Aufbau eines Index und die Durchführung von Suchen im Index verwendet werden.

Indexaufbau-Parameter

In der folgenden Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die in params beim Aufbau eines Index konfiguriert werden können.

Parameter	Beschreibung	Wertebereich	Tuning-Vorschlag
nlist	Die Anzahl der Cluster, die bei der Indexerstellung mit dem k-means-Algorithmus erstellt werden. Jeder Cluster, der durch einen Zentroid repräsentiert wird, speichert eine Liste von Vektoren. Durch Erhöhen dieses Parameters wird die Anzahl der Vektoren in jedem Cluster reduziert, wodurch kleinere, konzentriertere Partitionen entstehen.	Typ: Integer Bereich: [1, 65536] Standardwert: 128	Größere nlist Werte verbessern die Wiederauffindbarkeit durch die Erstellung von feineren Clustern, erhöhen aber die Indexerstellungszeit. Optimieren Sie den Wert je nach Größe des Datensatzes und der verfügbaren Ressourcen. In den meisten Fällen wird empfohlen, einen Wert innerhalb dieses Bereichs festzulegen: [32, 4096].

Indexspezifische Suchparameter

In der folgenden Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die in search_params.params für die Suche im Index konfiguriert werden können.

Parameter	Beschreibung	Wertebereich	Tuning-Vorschlag
nprobe	Die Anzahl der Cluster, in denen nach Kandidaten gesucht werden soll. Höhere Werte ermöglichen die Suche in mehr Clustern, was die Wiederauffindbarkeit durch die Erweiterung des Suchbereichs verbessert, allerdings auf Kosten einer erhöhten Abfragelatenz.	Typ: Integer Bereich: [1, nlist] Standardwert: 8	Eine Erhöhung dieses Wertes verbessert die Wiederauffindbarkeit, kann aber die Suche verlangsamen. nprobe proportional zu nlist einstellen, um ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit herzustellen. In den meisten Fällen wird empfohlen, einen Wert innerhalb dieses Bereichs einzustellen: [1, nlist].