BIN_IVF_FLAT
L'indice BIN_IVF_FLAT è una variante dell'indice IVF_FLAT esclusivamente per le incorporazioni binarie. Migliora l'efficienza delle interrogazioni suddividendo prima i dati vettoriali in più cluster (unità nlist) e confrontando poi il vettore di input target con il centro di ciascun cluster. BIN_IVF_FLAT riduce significativamente i tempi di interrogazione, consentendo agli utenti di regolare con precisione l'equilibrio tra precisione e velocità. Per ulteriori informazioni, consultare IVF_FLAT.
Creare un indice
Per costruire un indice BIN_IVF_FLAT su un campo vettoriale in Milvus, utilizzare il metodo add_index(), specificando i parametri index_type, metric_type e altri parametri aggiuntivi per l'indice.
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 questa configurazione:
index_type: Il tipo di indice da costruire. In questo esempio, impostare il valore suBIN_IVF_FLAT.metric_type: Il metodo usato per calcolare la distanza tra i vettori. I valori supportati per le incorporazioni binarie sonoHAMMING(predefinito) eJACCARD. Per i dettagli, fare riferimento a Tipi di metriche.params: Opzioni di configurazione aggiuntive per la costruzione dell'indice.nlist: Numero di cluster in cui suddividere l'insieme di dati.
Per conoscere i parametri di costruzione disponibili per l'indice
BIN_IVF_FLAT, fare riferimento a Parametri di costruzione dell'indice.
Una volta configurati i parametri dell'indice, è possibile creare l'indice utilizzando direttamente il metodo create_index() o passando i parametri dell'indice nel metodo create_collection. Per i dettagli, fare riferimento a Creare una raccolta.
Ricerca nell'indice
Una volta costruito l'indice e inserite le entità, è possibile eseguire ricerche di similarità sull'indice.
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 questa configurazione:
params: Opzioni di configurazione aggiuntive per la ricerca sull'indice.nprobe: Numero di cluster da ricercare.
Per conoscere altri parametri di ricerca disponibili per l'indice
BIN_IVF_FLAT, fare riferimento a Parametri di ricerca specifici dell'indice.
Parametri dell'indice
Questa sezione fornisce una panoramica dei parametri utilizzati per la creazione di un indice e per l'esecuzione di ricerche sull'indice.
Parametri di costruzione dell'indice
La tabella seguente elenca i parametri che possono essere configurati in params quando si costruisce un indice.
Parametro |
Descrizione |
Valore Intervallo |
Suggerimento per la messa a punto |
|---|---|---|---|
|
Numero di cluster da creare con l'algoritmo k-means durante la costruzione dell'indice. Ogni cluster, rappresentato da un centroide, memorizza un elenco di vettori. Aumentando questo parametro si riduce il numero di vettori in ogni cluster, creando partizioni più piccole e mirate. |
Tipo: Intervallo: [1, 65536] Valore predefinito: |
Valori maggiori di |
Parametri di ricerca specifici per l'indice
La tabella seguente elenca i parametri che possono essere configurati in search_params.params durante la ricerca sull'indice.
Parametro |
Descrizione |
Valore Intervallo |
Suggerimento per la messa a punto |
|---|---|---|---|
|
Il numero di cluster da ricercare per i candidati. Valori più alti consentono di ricercare più cluster, migliorando il richiamo grazie all'espansione dell'ambito di ricerca, ma al costo di una maggiore latenza della query. |
Tipo: Intero Intervallo: [1, nlist] Valore predefinito: |
L'aumento di questo valore migliora il richiamo, ma può rallentare la ricerca. Impostare Nella maggior parte dei casi, si consiglia di impostare un valore compreso in questo intervallo: [1, nlist]. |