GPU_BRUTE_FORCE

Dédié aux environnements GPU, l'index GPU_BRUTE_FORCE est conçu pour les scénarios où une précision sans compromis est essentielle. Il garantit un rappel de 1 en comparant de manière exhaustive chaque requête à tous les vecteurs de l'ensemble de données, en s'assurant qu'aucune correspondance potentielle n'est négligée. Grâce à l'accélération GPU, GPU_BRUTE_FORCE est adapté aux applications exigeant une précision absolue dans les recherches de similarité vectorielle.

Construire un index

Pour construire un index GPU_BRUTE_FORCE sur un champ de vecteurs dans Milvus, utilisez la méthode add_index(), en spécifiant les paramètres index_type et metric_type pour l'index.

from pymilvus import MilvusClient

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

index_params.add_index(
    field_name="your_vector_field_name", # Name of the vector field to be indexed
    index_type="GPU_BRUTE_FORCE", # Type of the index to create
    index_name="vector_index", # Name of the index to create
    metric_type="L2", # Metric type used to measure similarity
    params={} # No additional parameters required for GPU_BRUTE_FORCE
)

Dans cette configuration :

• index_type: Le type d'index à construire. Dans cet exemple, la valeur est GPU_BRUTE_FORCE.

• metric_type: La méthode utilisée pour calculer la distance entre les vecteurs. Pour plus de détails, reportez-vous à la section Types de métriques.

• params: Aucun paramètre supplémentaire n'est nécessaire pour l'index GPU_BRUTE_FORCE.

Une fois les paramètres de l'index configurés, vous pouvez créer l'index en utilisant directement la méthode create_index() ou en passant les paramètres de l'index dans la méthode create_collection. Pour plus d'informations, reportez-vous à la section Créer une collection.

Recherche sur l'index

Une fois l'index construit et les entités insérées, vous pouvez effectuer des recherches de similarité sur l'index.

res = MilvusClient.search(
    collection_name="your_collection_name", # Collection name
    anns_field="vector_field", # Vector field name
    data=[[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]],  # Query vector
    limit=3,  # TopK results to return
    search_params={"params": {}}  # No additional parameters required for GPU_BRUTE_FORCE
)

Paramètres de l'index

Pour l'index GPU_BRUTE_FORCE, aucun paramètre supplémentaire n'est nécessaire lors de la création de l'index ou du processus de recherche.