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

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…