Улучшение производительности поиска ближайших соседей с помощью динамического подхода и эффективного построения графа

 iRangeGraph: A Dynamic Approach for Enhancing Range-Filtering Nearest Neighbor Search Performance Through Efficient Graph Construction and Reduced Memory Footprint in Large-Scale Data Systems

“`html

Графовые методы в поиске ближайших соседей: практические решения и ценность

Графовые методы становятся все более важными в поиске данных и машинном обучении, особенно в поиске ближайших соседей (NN). Поиск ближайших соседей помогает определить ближайшие к данному запросу точки данных, что становится критически важным при работе с высокоразмерными данными, такими как текст, изображения или аудио. Приближенные методы поиска ближайших соседей (ANN) возникли из-за неэффективности точных поисков в высокоразмерных пространствах. Методы ANN, особенно графовые подходы, обеспечивают баланс между временем ответа и точностью, что делает их широко используемыми в реальных приложениях, таких как системы рекомендаций, электронной коммерции и поисковые системы на основе ИИ. Эти системы сильно зависят от своевременного и точного извлечения соответствующих данных из больших наборов данных.

Основные проблемы в поиске ближайших соседей

Одной из основных проблем в поиске ближайших соседей является необходимость объединения поиска на основе векторов с дополнительными числовыми ограничениями. Например, пользователь на платформе электронной коммерции может захотеть найти товары, похожие на определенный товар в определенном ценовом диапазоне. Традиционные методы ANN фильтруют нерелевантные данные перед поиском или осуществляют поиск без учета ограничений и фильтруют данные после. Оба подхода сталкиваются с проблемами производительности. Предварительная фильтрация может стать неэффективной для больших наборов данных, в то время как постфильтрация может вернуть много нерелевантных результатов, расходуя вычислительные ресурсы. Потребность в эффективных методах поиска, объединяющих векторное сходство и числовые ограничения, стала все более важной, особенно в системах, обрабатывающих массовые объемы данных в различных отраслях.

Преимущества метода iRangeGraph

Метод iRangeGraph представляет собой новый и эффективный подход для запросов на приближенный поиск ближайших соседей с числовыми ограничениями. Вместо предварительного вычисления графов для каждого возможного числового диапазона iRangeGraph материализует элементарные графы только для нескольких диапазонов. Эти графы могут быть использованы для динамического построения отдельного графа для любого диапазона запроса во время выполнения, что уменьшает необходимость в хранении индексов большого масштаба. Техника iRangeGraph включает в себя динамическое построение графовых индексов во время обработки запроса. Вместо того чтобы строить и хранить индекс для каждого возможного диапазона, метод конструирует эти графы по мере необходимости, используя заранее построенные элементарные графы, что позволяет экономить память и обеспечивает эффективное время ответа на запрос. iRangeGraph особенно полезен в сценариях, где числовые ограничения, применяемые к поиску, не являются очень селективными или неселективными, и где существующие методы имеют тенденцию плохо справляться. iRangeGraph способен обрабатывать запросы на приближенный поиск ближайших соседей с несколькими числовыми ограничениями, что позволяет эффективно обрабатывать запросы, включающие более одного числового ограничения.

Тестирование производительности iRangeGraph было проведено на нескольких реальных наборах данных, включая WIT-Image, TripClick, Redcaps и YouTube. Тесты показали, что iRangeGraph значительно превзошел существующие методы. При 0,9 полноте iRangeGraph достиг значительно лучшей производительности по количеству запросов в секунду (qps) по сравнению с конкурентами. Память была постоянно меньше, что является ключевым преимуществом при работе с системами большого масштаба, где хранение является критической проблемой. По сравнению с посвященными графовыми индексами, материализованными для каждого диапазона запроса, iRangeGraph был медленнее менее чем в 2 раза, потребляя при этом гораздо меньше памяти. Для запросов на приближенный поиск ближайших соседей с несколькими числовыми ограничениями iRangeGraph продемонстрировал улучшение производительности в 2-4 раза по сравнению с наиболее конкурентоспособными базовыми методами.

В заключение, iRangeGraph представляет собой новаторское и эффективное решение для запросов на приближенный поиск ближайших соседей с числовыми ограничениями. Его способность обеспечивать высокую производительность в различных сценариях запросов при существенном снижении потребления памяти делает его идеальным выбором для систем с большими объемами данных. Гибкость метода в обработке запросов с несколькими атрибутами расширяет его применимость в реальных сценариях. Исследовательские результаты подчеркивают потенциал iRangeGraph для революционизации поиска ближайших соседей, особенно для систем, управляющих высокоразмерными данными с числовыми ограничениями.

“`

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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…