バイナリ・ベクトル

バイナリ・ベクトルは、従来の高次元浮動小数点数ベクトルを、0と1のみを含むバイナリ・ベクトルに変換する特殊なデータ表現形式である。この変換により、ベクトルのサイズが圧縮されるだけでなく、意味情報を保持したままストレージと計算コストが削減されます。重要でない特徴の精度が重要でない場合、バイナリ・ベクトルは元の浮動小数点ベクトルの完全性と実用性のほとんどを効果的に維持することができます。

バイナリ・ベクタは、特に計算効率とストレージの最適化が重要な場面で、幅広い応用が可能です。検索エンジンや推薦システムなどの大規模なAIシステムでは、大量のデータのリアルタイム処理が鍵となる。バイナリ・ベクタは、ベクタのサイズを小さくすることで、精度を大幅に犠牲にすることなく、待ち時間と計算コストを低減するのに役立ちます。さらに、バイナリ・ベクタは、メモリや処理能力が制限されているモバイル機器や組み込みシステムなどのリソースに制約のある環境でも有効です。バイナリ・ベクタを使用することで、このような制限のある環境でも、高い性能を維持しながら複雑なAI関数を実装することができます。

概要

バイナリベクタは、複雑なオブジェクト（画像、テキスト、音声など）を固定長のバイナリ値にエンコードする方法です。Milvusでは、バイナリベクタは通常ビット配列またはバイト配列として表現されます。例えば、8次元のバイナリベクトルは[1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0] のように表現できます。

下の図は、バイナリ・ベクトルがテキスト・コンテンツ内のキーワードの存在をどのように表すかを示しています。この例では、10 次元のバイナリ・ベクトルを使用して 2 つの異なるテキスト（テキスト 1とテキスト 2）を表し、各次元が語彙内の単語に対応します。

テキスト内容のバイナリ・ベクトル表現

バイナリ・ベクトルには次のような特徴がある。

• 効率的なストレージ：各次元に必要なストレージはわずか1ビットであるため、ストレージ・スペースが大幅に削減される。

• 高速計算：ベクトル間の類似度は、XORのようなビット演算を使用して迅速に計算できます。

• 固定長：ベクトルの長さは、元のテキストの長さに関係なく一定であるため、インデックス作成と検索が容易になります。

• シンプルで直感的：キーワードの存在を直接反映するため、特定の専門的な検索タスクに適している。

バイナリベクトルはさまざまな方法で生成できる。テキスト処理では、あらかじめ定義された語彙を使用して、単語の存在に基づいて対応するビットを設定することができる。画像処理では、（pHashのような）知覚ハッシュアルゴリズムによって画像のバイナリ特徴を生成することができる。機械学習アプリケーションでは、モデル出力を2値化して2値ベクトル表現を得ることができる。

2値ベクトル化後、データはmilvusに保存され、管理とベクトル検索ができる。下図は基本的なプロセスを示しています。

Milvusでバイナリベクトルを使用する

Milvusでバイナリベクトルを使う

ベクトルフィールドの追加

Milvusでバイナリベクタを使用するには、まずコレクションを作成する際にバイナリベクタを格納するためのベクタフィールドを定義します。このプロセスには以下が含まれます。

1. datatype をサポートされるバイナリベクタデータ型、すなわちBINARY_VECTOR に設定する。

2. dim パラメータを使用して、ベクトルの次元を指定する。バイナリベクタは挿入時にバイト配列に変換する必要があるため、dim は 8 の倍数でなければならないことに注意。8個のブーリアン値（0または1）は、1バイトにパックされる。例えば、dim=128 の場合、挿入には16バイトの配列が必要となる。

from pymilvus import MilvusClient, DataType

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

schema = client.create_schema(
    auto_id=True,
    enable_dynamic_fields=True,
)

schema.add_field(field_name="pk", datatype=DataType.VARCHAR, is_primary=True, max_length=100)
schema.add_field(field_name="binary_vector", datatype=DataType.BINARY_VECTOR, dim=128)

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;

import io.milvus.v2.common.DataType;
import io.milvus.v2.service.collection.request.AddFieldReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(ConnectConfig.builder()
        .uri("http://localhost:19530")
        .build());
        
CreateCollectionReq.CollectionSchema schema = client.createSchema();
schema.setEnableDynamicField(true);
schema.addField(AddFieldReq.builder()
        .fieldName("pk")
        .dataType(DataType.VarChar)
        .isPrimaryKey(true)
        .autoID(true)
        .maxLength(100)
        .build());

schema.addField(AddFieldReq.builder()
        .fieldName("binary_vector")
        .dataType(DataType.BinaryVector)
        .dimension(128)
        .build());

import { DataType } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

schema.push({
  name: "binary vector",
  data_type: DataType.BinaryVector,
  dim: 128,
});

export primaryField='{
    "fieldName": "pk",
    "dataType": "VarChar",
    "isPrimary": true,
    "elementTypeParams": {
        "max_length": 100
    }
}'

export vectorField='{
    "fieldName": "binary_vector",
    "dataType": "BinaryVector",
    "elementTypeParams": {
        "dim": 128
    }
}'

export schema="{
    \"autoID\": true,
    \"fields\": [
        $primaryField,
        $vectorField
    ],
    \"enableDynamicField\": true
}"

この例では、バイナリ・ベクトルを格納するために、binary_vector というベクトル・フィールドが追加されている。このフィールドのデータ型はBINARY_VECTOR で、次元は 128 です。

ベクトル・フィールドにインデックス・パラメータを設定する

検索を高速化するには、バイナリ・ベクタ・フィールドにインデックスを作成する必要があります。インデックスを作成することで、大規模なベクトル・データの検索効率を大幅に向上させることができます。

index_params = client.prepare_index_params()

index_params.add_index(
    field_name="binary_vector",
    index_name="binary_vector_index",
    index_type="BIN_IVF_FLAT",
    metric_type="HAMMING",
    params={"nlist": 128}
)

import io.milvus.v2.common.IndexParam;
import java.util.*;

List<IndexParam> indexParams = new ArrayList<>();
Map<String,Object> extraParams = new HashMap<>();
extraParams.put("nlist",128);
indexParams.add(IndexParam.builder()
        .fieldName("binary_vector")
        .indexType(IndexParam.IndexType.BIN_IVF_FLAT)
        .metricType(IndexParam.MetricType.HAMMING)
        .extraParams(extraParams)
        .build());

import { MetricType, IndexType } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const indexParams = {
  indexName: "binary_vector_index",
  field_name: "binary_vector",
  metric_type: MetricType.HAMMING,
  index_type: IndexType.BIN_IVF_FLAT,
  params: {
    nlist: 128,
  },
};

export indexParams='[
        {
            "fieldName": "binary_vector",
            "metricType": "HAMMING",
            "indexName": "binary_vector_index",
            "indexType": "BIN_IVF_FLAT",
            "params":{"nlist": 128}
        }
    ]'

上の例では、BIN_IVF_FLAT インデックス・タイプを使用して、binary_vector フィールドに対してbinary_vector_index という名前のインデックスが作成されている。metric_type はHAMMING に設定され、ハミング距離が類似性測定に使用されることを示している。

Milvus はBIN_IVF_FLAT 以外にもバイナリベクトルのインデックスタイプをサポートしています。詳細はバイナリベクターインデックスを参照してください。さらに、Milvusはバイナリベクトルに対して他の類似度メトリクスをサポートしています。詳細はメトリックの種類を参照してください。

コレクションの作成

バイナリベクトルとインデックスの設定が完了したら、バイナリベクトルを含むコレクションを作成します。以下の例では、create_collection メソッドを使用して、my_binary_collection という名前のコレクションを作成しています。

client.create_collection(
    collection_name="my_binary_collection",
    schema=schema,
    index_params=index_params
)

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(ConnectConfig.builder()
        .uri("http://localhost:19530")
        .build());

CreateCollectionReq requestCreate = CreateCollectionReq.builder()
        .collectionName("my_binary_collection")
        .collectionSchema(schema)
        .indexParams(indexParams)
        .build();
client.createCollection(requestCreate);

import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const client = new MilvusClient({
    address: 'http://localhost:19530'
});

await client.createCollection({
    collection_name: 'my_dense_collection',
    schema: schema,
    index_params: indexParams
});

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d "{
    \"collectionName\": \"my_binary_collection\",
    \"schema\": $schema,
    \"indexParams\": $indexParams
}"

データの挿入

コレクションを作成したら、insert メソッドを使用して、バイナリ・ベク ターを含むデータを追加する。バイナリー・ベクターはバイト配列の形で提供する必要があり、各バイトは8つのブール値を表す。

例えば、128次元のバイナリー・ベクターの場合、16バイトの配列が必要です（128ビット÷8ビット/バイト＝16バイトなので）。以下は、データを挿入するためのコード例である。

def convert_bool_list_to_bytes(bool_list):
    if len(bool_list) % 8 != 0:
        raise ValueError("The length of a boolean list must be a multiple of 8")

    byte_array = bytearray(len(bool_list) // 8)
    for i, bit in enumerate(bool_list):
        if bit == 1:
            index = i // 8
            shift = i % 8
            byte_array[index] |= (1 << shift)
    return bytes(byte_array)


bool_vectors = [
    [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0] + [0] * 112,
    [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1] + [0] * 112,
]

data = [{"binary_vector": convert_bool_list_to_bytes(bool_vector) for bool_vector in bool_vectors}]

client.insert(
    collection_name="my_binary_collection",
    data=data
)

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;
import io.milvus.v2.service.vector.request.InsertReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;

private static byte[] convertBoolArrayToBytes(boolean[] booleanArray) {
    byte[] byteArray = new byte[booleanArray.length / Byte.SIZE];
    for (int i = 0; i < booleanArray.length; i++) {
        if (booleanArray[i]) {
            int index = i / Byte.SIZE;
            int shift = i % Byte.SIZE;
            byteArray[index] |= (byte) (1 << shift);
        }
    }

    return byteArray;
}

List<JsonObject> rows = new ArrayList<>();
Gson gson = new Gson();
{
    boolean[] boolArray = {true, false, false, true, true, false, true, true, false, true, false, false, true, true, false, true};
    JsonObject row = new JsonObject();
    row.add("binary_vector", gson.toJsonTree(convertBoolArrayToBytes(boolArray)));
    rows.add(row);
}
{
    boolean[] boolArray = {false, true, false, true, false, true, false, false, true, true, false, false, true, true, false, true};
    JsonObject row = new JsonObject();
    row.add("binary_vector", gson.toJsonTree(convertBoolArrayToBytes(boolArray)));
    rows.add(row);
}

InsertResp insertR = client.insert(InsertReq.builder()
        .collectionName("my_binary_collection")
        .data(rows)
        .build());

const data = [
  { binary_vector: [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1] },
  { binary_vector: [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1] },
];

client.insert({
  collection_name: "my_binary_collection",
  data: data,
});

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/entities/insert" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d "{
    \"data\": $data,
    \"collectionName\": \"my_binary_collection\"
}"

類似検索の実行

類似性検索はMilvusのコア機能の一つで、ベクトル間の距離に基づいてクエリベクトルに最も類似したデータを素早く見つけることができます。バイナリベクトルを使って類似検索を行うには、クエリベクトルと検索パラメータを用意し、search メソッドを呼び出します。

検索操作では、バイナリ・ベクトルもバイト配列の形式で提供する必要がある。クエリ・ベクタの次元数がdim を定義するときに指定した次元数と一致していること、および 8 個のブール値がすべて 1 バイトに変換されることを確認してください。

search_params = {
    "params": {"nprobe": 10}
}

query_bool_list = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0] + [0] * 112
query_vector = convert_bool_list_to_bytes(query_bool_list)

res = client.search(
    collection_name="my_binary_collection",
    data=[query_vector],
    anns_field="binary_vector",
    search_params=search_params,
    limit=5,
    output_fields=["pk"]
)

print(res)

# Output
# data: ["[{'id': '453718927992172268', 'distance': 10.0, 'entity': {'pk': '453718927992172268'}}]"] 

import io.milvus.v2.service.vector.request.SearchReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.BinaryVec;
import io.milvus.v2.service.vector.response.SearchResp;

Map<String,Object> searchParams = new HashMap<>();
searchParams.put("nprobe",10);

boolean[] boolArray = {true, false, false, true, true, false, true, true, false, true, false, false, true, true, false, true};
BinaryVec queryVector = new BinaryVec(convertBoolArrayToBytes(boolArray));

SearchResp searchR = client.search(SearchReq.builder()
        .collectionName("my_binary_collection")
        .data(Collections.singletonList(queryVector))
        .annsField("binary_vector")
        .searchParams(searchParams)
        .topK(5)
        .outputFields(Collections.singletonList("pk"))
        .build());
        
 System.out.println(searchR.getSearchResults());
 
 // Output
 //
 // [[SearchResp.SearchResult(entity={pk=453444327741536775}, score=0.0, id=453444327741536775), SearchResp.SearchResult(entity={pk=453444327741536776}, score=7.0, id=453444327741536776)]]

query_vector = [1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1];

client.search({
    collection_name: 'my_binary_collection',
    data: query_vector,
    limit: 5,
    output_fields: ['pk'],
    params: {
        nprobe: 10
    }
});

export searchParams='{
        "params":{"nprobe":10}
    }'

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/entities/search" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d "{
    \"collectionName\": \"my_binary_collection\",
    \"data\": $data,
    \"annsField\": \"binary_vector\",
    \"limit\": 5,
    \"searchParams\":$searchParams,
    \"outputFields\": [\"pk\"]
}"

類似検索パラメータの詳細については、「基本的なANN検索」を参照のこと。