向量搜索引擎对比_向量检索引擎

评价维度

性能对比：

ann-benchmarks

大数据集

NIPS在21年的比赛：Big ANN Benchmarks。数据特点：6个数据集，点规模都在1B+，向量维度在100-256；环境：QPS = 1w/1k5/2k；指标：recall@10

baseline：

获奖者：big-ann-benchmarks

结论：有提升，但基本在一个数量级上：1万QPS的时候，recall@10都在70%左右。

文本表征能力榜单

MTEB Leaderboard - a Hugging Face Space by mteb

结论：合理的文本表征维度：768

高星项目

1、Annoy

Annoy - Github，1.1w star

自己总结的特性：

1、维度低(<100)或者维度很高(>1000)时，表现比较好

2、内存占用低；多线程时可以共享内存

3、支持在硬盘上建立索引

4、原生的python支持

支持功能：几乎只支持写入、写出和查找

2、milvus

milvus github，1.9w star（涨得很快）

自己总结的特性：

1、流批一体；针对数据科学工作流，有大量的API，有现成的管理页面

2、在个人PC、集群、云上的体验一致；多平台通用，语言支持丰富（java, python, c++,go）

3、支持混合搜索：Hybrid Search

混合搜索：向量相似搜索 + 运算逻辑。例如：布尔运算(基于白名单的ID过滤、属性的比较、and or)、数学运算(+-*/**%)

4、在贝壳找房、小米等厂有实践

官方测试报告：Milvus 2.1 Benchmark Test Report

1、速度测试：CPU环境下，基于10亿条128维的数据， 在官方提供的资源配置下 ， 召回1条数据，可以控制在5ms以内，召回 1000条数据，可以控制在30ms以内；

2、影响性能：频繁删除会影响性能（需要保持一致性）

3、elastic search

elastic search，6.4w star（集成了HNSW算法）

部署方案：open search

主要特点：

1、支持faiss中的hnsw算法

2、支持Boolean filter， Lucene filter

（工程反馈es的knn插件经常卡死）

4、faiss

faiss，2.2w star

主要特点：

1、支持 c++ 与 python

2、支持精确检索与模糊搜索

其他

京东的vearch：vearch，1.6k star（没什么特点）

Google的ScaNN：scann，2.9w star，（特点：集成了tensorflow serving，资源消耗大）

对比表格

pinecone：Pinecone，不开源

选择建议

milvus：功能多，支持语言多，分布式支持也不错；

潜在风险：查询性能可能达不到官方文档中的那样。

算法原理

树模型

1、KDTree

对每一维做二分，构成二叉树

2、BallTree

在一个超球面上划分，而不是矩形区域

3、Annoy（Aproximate nearest neighbor oh yeah）

也是树模型每次分叉点都是k=2的kmeans

代码实现的逻辑：随机投影到一个空间，再把空间一分为二。

图模型

1、HNSW（Hierarchcal Navigable Small World graphs）

Step1：建立有“高速公路机制的图”

Step2：从随机点查找，不断接近query点，直到比邻居点都接近query

HNSW - Github

能落地的

annoy、hnsw是可以在实际业务中落地的算法，其中bert/sentence-bert+hnsw的组合会有不错的召回效果。