GPU_IVF_FLAT

L'indice GPU_IVF_FLAT è una versione accelerata dalle GPU dell'indice IVF_FLAT, progettato esclusivamente per gli ambienti GPU. Partiziona i dati vettoriali in unità cluster nlist e calcola la somiglianza confrontando prima il vettore target della query con il centro di ciascun cluster. Regolando il parametro nprobe, vengono ricercati solo i cluster più promettenti, riducendo il tempo di interrogazione e mantenendo un equilibrio tra precisione e velocità. Per ulteriori informazioni sui concetti fondamentali, consultare IVF_FLAT.

Creare un indice

Per costruire un indice GPU_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_vector_field_name", # Name of the vector field to be indexed
    index_type="GPU_IVF_FLAT", # 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={
        "nlist": 1024, # 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 su GPU_IVF_FLAT.

• metric_type: Il metodo utilizzato per calcolare la distanza tra i vettori. Per i dettagli, fare riferimento a Tipi metrici.

• 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 GPU_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="vector_field",
    data=[[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]],  # Query 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 GPU_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
nlist	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: 128	Valori maggiori di nlist migliorano il richiamo creando cluster più raffinati, ma aumentano il tempo di costruzione dell'indice. Ottimizzare in base alle dimensioni del set di dati e alle risorse disponibili. Nella maggior parte dei casi, si consiglia di impostare un valore compreso in questo intervallo: [32, 4096].

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
nprobe	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: 8	L'aumento di questo valore migliora il richiamo, ma può rallentare la ricerca. Impostare nprobe in proporzione a nlist per bilanciare velocità e precisione. Nella maggior parte dei casi, si consiglia di impostare un valore compreso in questo intervallo: [1, nlist].