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 a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Panda: Инновационная Модель Прогнозирования Нелинейной Динамики

    Практические бизнес-решения на основе модели Panda Модель Panda, разработанная в Университете Техаса в Остине, предлагает новые подходы к прогнозированию хаотических систем. Внедрение этой модели может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить точность прогнозов. Вот…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    Дифференцируемые MCMC-слои: Революция в нейронных сетях для комбинаторной оптимизации

    Понимание задачи Нейронные сети отлично обрабатывают сложные данные, но испытывают трудности с задачами дискретного принятия решений, такими как маршрутизация транспортных средств или планирование. Эти задачи часто включают строгие ограничения и требуют больших вычислительных…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Модели динамического вознаграждения: улучшение суждений и согласованности LLM

    Практические бизнес-решения на основе улучшения рассуждений в больших языковых моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) открывают новые возможности для бизнес-трансформации. Использование Моделей Награждения Рассуждений (RRMs) может значительно улучшить процессы…

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

    Создание синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault: пошаговое руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием синтетических данных Синтетические данные могут значительно улучшить бизнес-процессы, позволяя компаниям обучать модели машинного обучения без риска нарушения конфиденциальности. Это решение помогает сократить затраты на обработку данных и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    Запуск NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: Эффективная модель ИИ для Edge Computing

    Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — инновационную модель для AI на краю, которая может значительно улучшить бизнес-процессы. Давайте рассмотрим, как это может помочь вашему бизнесу и реальной жизни. Практические бизнес-решения Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 3

    NVIDIA AceReason-Nemotron: Прорыв в математическом и кодовом рассуждении с помощью обучения с подкреплением

    «`html Введение Использование искусственного интеллекта может существенно изменить бизнес-процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность. Практические бизнес-решения Автоматизация процессов: Найдите области, где искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников для…

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

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Оптимизация ассемблерного кода с помощью ИИ: превосходство обучения с подкреплением над традиционными компиляторами

    Оптимизация кода сборки с помощью больших языковых моделей (LLMs) Введение С увеличением спроса на эффективные методы программирования оптимизация кода сборки становится ключевой задачей. Традиционные компиляторы долгое время были основным решением, однако недавние инновации…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…

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

    Групповое Мышление: Новая Эффективность Сотрудничества AI

    Повышение Эффективности Бизнеса с Помощью Group Think Введение в Group Think В современном мире искусственного интеллекта сотрудничество языковых моделей (LLMs) открывает новые горизонты. Концепция Group Think позволяет этим моделям эффективно работать вместе, увеличивая…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    Оценка ИИ-ассистентов для сложных голосовых рабочих процессов в предприятиях

    Практические бизнес-решения Бизнесы могут использовать технологии ИИ для трансформации своих операций. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, где…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

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

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…