Какой метод выбрать для поиска: HNSW, Flat или Inverted Index? Практические рекомендации для работы с плотными и разреженными документами.

 HNSW, Flat, or Inverted Index: Which Should You Choose for Your Search? This AI Paper Offers Operational Advice for Dense and Sparse Retrievers

Оптимизация поиска с использованием искусственного интеллекта

Сегодня одной из значительных задач в поиске информации является определение наиболее эффективного метода поиска ближайших векторов, особенно с увеличением сложности моделей плотного и разреженного поиска. Практики должны выбирать между различными методами индексации и поиска, включая графы HNSW (Hierarchical Navigable Small-World), плоские индексы и инвертированные индексы. Эти методы предлагают различные компромиссы в скорости, масштабируемости и качестве результатов поиска. При увеличении размеров наборов данных и их сложности отсутствие четкого руководства затрудняет оптимизацию систем, особенно для приложений, требующих высокой производительности, таких как поисковые системы и приложения на основе искусственного интеллекта, например, системы вопросов и ответов.

Традиционные методы поиска ближайших соседей

Традиционно поиск ближайших соседей осуществляется с использованием трех основных подходов: индексы HNSW, плоские индексы и инвертированные индексы. Индексы HNSW часто используются из-за их эффективности и скорости в задачах поиска на больших масштабах, особенно с плотными векторами, но они требуют значительных вычислительных затрат и времени индексации. Плоские индексы, хотя точны в результатах поиска, становятся неэффективными для больших наборов данных из-за медленной производительности запросов. Разреженные модели поиска, такие как BM25 или SPLADE++ ED, используют инвертированные индексы и могут быть эффективны в конкретных сценариях, но часто лишены богатого семантического понимания, предоставляемого моделями плотного поиска. Основным ограничением всех этих подходов является то, что ни один из них не является универсально применимым, поскольку каждый метод обладает различными преимуществами и недостатками в зависимости от размера набора данных и требований к поиску.

Практические рекомендации на основе исследования

Исследователи из Университета Ватерлоо представляют тщательную оценку компромиссов между индексами HNSW, плоскими и инвертированными индексами как для моделей плотного, так и для разреженного поиска. Это исследование предоставляет подробный анализ производительности этих методов, измеренный по времени индексации, скорости запросов (QPS) и качеству поиска (nDCG@10), с использованием набора данных BEIR в качестве бенчмарка. Исследователи стремятся дать практические, основанные на данных советы по оптимальному использованию каждого метода в зависимости от размера набора данных и требований к поиску. Их результаты показывают, что HNSW чрезвычайно эффективен для наборов данных большого масштаба, в то время как плоские индексы лучше всего подходят для небольших наборов данных из-за своей простоты и точности. Кроме того, исследование исследует преимущества использования техник квантования для улучшения масштабируемости и скорости процесса поиска, предлагая значительное улучшение для практиков, работающих с большими наборами данных.

Экспериментальная настройка использует набор данных BEIR, включающий 29 наборов данных, разработанных для отражения реальных вызовов поиска информации. В качестве модели плотного поиска используется BGE (Base General Embeddings), а в качестве базовых для разреженного поиска – SPLADE++ ED и BM25. Оценка фокусируется на двух типах индексов плотного поиска: HNSW, который строит графовые структуры для поиска ближайших соседей, и плоские индексы, которые полагаются на поиск методом перебора. Инвертированные индексы используются для разреженных моделей поиска. Оценки проводятся с использованием библиотеки поиска Lucene с конкретными конфигурациями, такими как M=16 для HNSW. Производительность оценивается с использованием ключевых метрик, таких как nDCG@10 и QPS, а производительность запросов оценивается в двух условиях: кэшированные запросы (предварительно вычисленное кодирование запроса) и кодирование запросов в реальном времени на основе ONNX.

Результаты показывают, что для небольших наборов данных (менее 100 тыс. документов) плоские и HNSW индексы демонстрируют сопоставимую производительность как по скорости запросов, так и по качеству поиска. Однако с увеличением размеров наборов данных HNSW индексы начинают значительно превосходить плоские индексы, особенно по скорости оценки запросов. Для больших наборов данных, превышающих 1 миллион документов, HNSW индексы обеспечивают значительно большее количество запросов в секунду (QPS), с незначительным снижением качества поиска (nDCG@10). При работе с наборами данных более 15 миллионов документов HNSW индексы демонстрируют существенное улучшение скорости при приемлемой точности поиска. Техники квантования дополнительно улучшают производительность, особенно для больших наборов данных, обеспечивая значительное увеличение скорости запросов без существенного снижения качества. В целом методы плотного поиска с использованием HNSW оказываются намного более эффективными и эффективными, чем разреженные модели поиска, особенно для приложений большого масштаба, требующих высокой производительности.

Практические рекомендации для практиков

Это исследование предлагает важные рекомендации для практиков в области плотного и разреженного поиска, предоставляя всестороннюю оценку компромиссов между индексами HNSW, плоскими и инвертированными индексами. Результаты показывают, что индексы HNSW отлично подходят для задач поиска большого масштаба благодаря их эффективности в обработке запросов, в то время как плоские индексы идеально подходят для небольших наборов данных и быстрого прототипирования из-за своей простоты и точности. Предоставляя эмпирически обоснованные рекомендации, это исследование значительно способствует пониманию и оптимизации современных систем поиска информации, помогая практикам принимать обоснованные решения для поисковых приложений на основе искусственного интеллекта.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…