向量数据库FAISS之四：向量检索和 FAISS

多吃轻食2024-11-20 10:24

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1.相似度搜索的传统方法(Jaccard, w-shingling, Levenshtein)

1.Jaccard 距离

  1. 公式

    Jaccard ( A , B ) = 1 − ∣ A ∩ B ∣ ∣ A ∪ B ∣ \text{Jaccard}(A, B) = 1 - \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} Jaccard(A,B)=1−∣A∪B∣∣A∩B∣

    其中， A 和 B 是两个集合。Jaccard 距离用于衡量两个集合的相似性，值在 0 到 1 之间，0 表示完全相同，1 表示完全不同。

  2. 使用场景

    • 文本比较：计算两个文档中词汇的相似度。
    • 聚类：用于计算文档、图像等对象的相似性。

2.w-shingling

  1. 定义

    w-shingling是一种将文本划分为重叠子字符串（或n-grams）的方法，w 代表子字符串的长度。

    例如，对于字符串 "abcde" 和 w = 3 ，可以得到 shingle 集合 {abc, bcd, cde}。

  2. 使用场景

    • 通常结合 Jaccard 相似度衡量不同的文本相似性
    • 文本相似度：通过生成w-shingles，然后计算Jaccard相似度来判断文本的相似度。
    • 近似重复文档检测。

3.Levenshtein 距离(编辑距离)

  1. 定义

    Levenshtein距离计算两个字符串之间通过插入、删除或替换操作变成相同字符串所需的最小操作次数。

  2. 使用场景

    • 拼写检查：判断两个字符串（单词）之间的编辑距离。
    • DNA序列比对：分析生物序列的相似性。

2.基于向量的相似度搜索(TF-IDF, BM25, SBERT)

1.TF-IDF

  1. 公式

    • TF（词频）：某词 t 在文档 d 中出现的次数除以文档总词数：

      TF ( t , d ) = 词 t 在文档 d 中出现的次数 文档 d 的总词数 \text{TF}(t, d) = \frac{\text{词 } t \text{ 在文档 } d \text{ 中出现的次数}}{\text{文档 } d \text{ 的总词数}} TF(t,d)=文档 d 的总词数词 t 在文档 d 中出现的次数

    • IDF（逆文档频率）：词 t 在文档集合 D 中出现的频率的倒数：

      IDF ( t , D ) = log ⁡ ( ∣ D ∣ ∣ { d ∈ D : t ∈ d } ∣ ) \text{IDF}(t, D) = \log \left( \frac{|D|}{|\{d \in D : t \in d\}|} \right) IDF(t,D)=log(∣{d∈D:t∈d}∣∣D∣)

    • TF-IDF

      TF-IDF ( t , d , D ) = TF ( t , d ) × IDF ( t , D ) \text{TF-IDF}(t, d, D) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t, D) TF-IDF(t,d,D)=TF(t,d)×IDF(t,D)

  2. 解决的问题

    • 衡量某个词在单个文档中的重要性，常用于文本检索和关键词提取
    • 通过IDF，减少在大多数文档中普遍出现的词（如"the"，"and"）的权重。

  3. 不足

    • 没有考虑词的位置、词序关系以及文档长度的影响
    • 对于长文档，TF-IDF会产生偏差，因为词频可能更高，但未必意味着其重要性更大。(比如有一篇文章专门讨论狗，狗出现的很多，但是未必重要)
    • 只能衡量词和文档的静态相关性，无法考虑用户查询的动态需求。

2.BM25

  1. 公式

    BM25 是 TF-IDF 的改进

    BM25 ( t , d ) = IDF ( t ) × TF ( t , d ) ⋅ ( k 1 + 1 ) TF ( t , d ) + k 1 ⋅ ( 1 − b + b ⋅ ∣ d ∣ avgdl ) \text{BM25}(t, d) = \text{IDF}(t) \times \frac{\text{TF}(t, d) \cdot (k_1 + 1)}{\text{TF}(t, d) + k_1 \cdot \left(1 - b + b \cdot \frac{|d|}{\text{avgdl}}\right)} BM25(t,d)=IDF(t)×TF(t,d)+k1⋅(1−b+b⋅avgdl∣d∣)TF(t,d)⋅(k1+1)

    • TF ( t , d ) \text{TF}(t, d) TF(t,d) 是词 t t t 在文档 d d d 中的词频。
    • IDF ( t ) = log ⁡ ( N − n ( t ) + 0.5 n ( t ) + 0.5 ) \text{IDF}(t) = \log \left( \frac{N - n(t) + 0.5}{n(t) + 0.5} \right) IDF(t)=log(n(t)+0.5N−n(t)+0.5) 是词 t t t 的逆文档频率，其中 N N N 是总文档数， n ( t ) n(t) n(t) 是包含词 t t t 的文档数。
    • ∣ d ∣ |d| ∣d∣ 是文档 d d d 的长度， avgdl \text{avgdl} avgdl 是所有文档的平均长度。
    • k 1 k_1 k1 和 b b b 是调节参数，通常 k 1 ∈ [ 1.2 , 2.0 ] k_1 \in [1.2, 2.0] k1∈[1.2,2.0] ， b ≈ 0.75 b \approx 0.75 b≈0.75 。

  2. 解决的问题

    • 在TF-IDF 的基础上，BM25 加入了文档长度归一化的机制，避免了长文档在词频上的不公平优势。
    • BM25 是一种平衡频率和文档长度的动态模型，适用于实际的文档检索。

  3. 不足

    尽管在信息检索中表现优越，但对于词序、词义关系等更复杂的语义问题处理能力有限。

3.SBERT

  1. SBERT（Sentence-BERT） 是基于 BERT 模型的一种变体，专门用于生成句子的向量表示，以便更好地进行句子间的相似度计算和语义搜索

  2. 原理

    SBERT的主要目标是通过预训练的 BERT 模型，结合句子对比学习策略，生成高质量的句子嵌入（sentence embeddings），并在向量空间中表示这些句子的语义。

    与原始 BERT 只能处理单个句子的方式不同 ，SBERT 能高效计算句子相似度。

  3. 步骤

    1. 句子嵌入生成 ：通过双塔结构（Siamese Network），输入的句子对分别通过共享权重的BERT编码器生成句子的嵌入向量。
    2. 相似度计算 ：SBERT 使用余弦相似度、欧几里得距离等来衡量句子嵌入之间的相似性。
    3. 训练方式 ：SBERT 使用对比损失（Contrastive Loss）、**三元组损失（Triplet Loss）**或者基于自然语言推理（NLI）的数据集训练，以优化嵌入质量。

    双塔结构

    是一种神经网络结构，通常用于计算两个输入之间的相似性。它的核心思想是通过共享权重的两个子网络 分别对两个输入进行编码，然后比较它们的输出向量来评估相似性。

    工作原理

    1. 输入 → 两个文本或图像等

    2. 共享权重编码器

      两个子网络(塔)是共享参数的，即 他们使用完全相同的网络权重。

      对于输入 A 和 B，得到向量表示 E A E_A EA 和 E B E_B EB

    3. 相似度计算

      对 E A E_A EA 和 E B E_B EB 计算相似性，可以用余弦相似度 、欧几里得距离 、曼哈顿距离等度量方式来衡量两个输入在向量空间中的接近程度。

    4. 损失函数

      训练时，使用 对比损失 （Contrastive Loss）或 三元组损失（Triplet Loss）来让相似输入的嵌入向量更接近，不相似输入的嵌入向量远离。

    5. 共享权重的优势

      通过共享参数，双塔结构保证了两个输入被同样处理，这避免了输入之间的不对称处理问题。

  4. 解决的问题

    • 句子相似度计算：BERT 只能处理句子对的相似度，而 SBERT 可以通过向量计算高效地处理大量句子的相似度问题，极大加速了计算过程。
    • 语义搜索：SBERT 可以将文本数据转化为语义向量，通过快速的余弦相似度计算，实现语义层面的搜索。
    • 嵌入聚类：通过生成高质量的句子向量，SBERT 可以用于句子的聚类分析。

  5. 不足

    • 计算开销：SBERT 在生成句子嵌入时仍然依赖于BERT模型，计算成本相对较高，尤其在处理长文本时。
    • 上下文依赖性不足：SBERT 生成的句子嵌入是固定的，缺乏对上下文动态变化的建模能力。
    • 无法处理词序关系：SBERT 主要关注句子级别的语义嵌入，对于词序或细粒度的信息捕捉能力有限。

  6. 代码

3.faiss-相似度搜索介绍与如何选择索引

不同的索引在不同向量数量的查询时间对比。注意，纵轴是对数时间

  • 数据集

    python 复制代码 
    import shutil
import urllib.request as request
from contextlib import closing

# first we download the Sift1M dataset
with closing(request.urlopen('ftp://ftp.irisa.fr/local/texmex/corpus/sift.tar.gz')) as r:
    with open('sift.tar.gz', 'wb') as f:
        shutil.copyfileobj(r, f)

import tarfile

# the download leaves us with a tar.gz file, we unzip it
tar = tarfile.open('sift.tar.gz', "r:gz")
tar.extractall()

import numpy as np

# now define a function to read the fvecs file format of Sift1M dataset
def read_fvecs(fp):
    a = np.fromfile(fp, dtype='int32')
    d = a[0]
    return a.reshape(-1, d + 1)[:, 1:].copy().view('float32')

# data we will search through
xb = read_fvecs('./sift/sift_base.fvecs')  # 1M samples
# also get some query vectors to search with
xq = read_fvecs('./sift/sift_query.fvecs')
# take just one query (there are many in sift_learn.fvecs)
xq = xq[0].reshape(1, xq.shape[1])

1.Flat Indexes

除此之外，也有 IndexFlatIP（**IP, Inner Product，**内积）

质量很高，但是速度很慢

python 复制代码 
d = 128
k = 10

import faiss

index = faiss.IndexFlatIP(d)
index.add(xb)

%%time
D, I = index.search(xq, k)

'''
CPU times: user 16.2 ms, sys: 2.14 ms, total: 18.4 ms
Wall time: 21.8 ms
'''
baseline = I[0].tolist()

2.LSH（局部敏感哈希）

与字典(尽量最小化碰撞)不同，LSH 尝试最大化碰撞。然后将搜索范围限制在一个桶内

python 复制代码 
nbits = d*4

index = faiss.IndexLSH(d, nbits)
index.add(xb)

%%time
D, I = index.search(xq, k)
'''
CPU times: user 3.3 ms, sys: 2.47 ms, total: 5.76 ms
Wall time: 5.37 ms
'''
np.in1d(baseline, I)
'''
array([ True,  True,  True,  True, False, False,  True, False, False,
        True])
'''

可以用 nbits 在速度与准确率直接找平衡

nibts 越高，召回率越高

但是，nbits 越高，速度越慢

3.HNSW

这是一个NSW图，图中两个顶点的距离为 4 跳。

以此类推，下面是 HNSW

同样需要四跳

python 复制代码 
M = 16 # 每个顶点的连接数
ef_search = 8 # 搜索的深度
ef_construction = 64 # 构建时的扩展因子，决定了在构建图时为每个点找到最近邻的搜索深度

index = faiss.IndexHNSWFlat(d, M)

index.hnsw.efSearch = ef_search
index.hnsw.efConstruction = ef_construction

index.add(xb)

%%time
D, I = index.search(xq, k)
'''
CPU times: user 366 μs, sys: 261 μs, total: 627 μs
Wall time: 1.27 ms
'''
np.in1d(baseline, I)
'''
array([ True,  True, False, False, False,  True, False, False,  True,
        True])
'''
# 以上不太准，调整 M 和 ef_search
M = 32 # 每个顶点的连接数
ef_search = 32 # 搜索的深度
ef_construction = 64 # 构建时的扩展因子，决定了在构建图时为每个点找到最近邻的搜索深度

......
%%time
D, I = index.search(xq, k)
'''
CPU times: user 345 μs, sys: 133 μs, total: 478 μs
Wall time: 375 μs
'''
np.in1d(baseline, I)
'''
array([ True,  True, False,  True,  True,  True,  True, False,  True,
        True])
''

对比不同的 M、efConstruction 和 efSearch 组合的召回率

可以发现，

  • M 的大小对效果提升最明显
  • 其次是 efSearch
  • 最后是 efConstruction
  • 总结，efConstruction 最后大一些，M在 32-64 以上就可以了，efSearch = 32 是中位数，最好和 M 一起调节

不同的 M、efSearch 对查找时间的对比

  • 可以发现，efSearch = 32, M=32 就不错

4.IVF

其实这个算法就像聚类，通过调整 探针 nprobe 来权衡准确率是查找时间

python 复制代码 
nlist = 128 # 质心数量

quantizer = faiss.IndexFlatIP(d)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, d, nlist)

index.train(xb) # 需要训练！

index.add(xb)

index.nprobe = 1

%%time
D, I = index.search(xq, k)
'''
CPU times: user 928 μs, sys: 305 μs, total: 1.23 ms
Wall time: 576 μs
'''
np.in1d(baseline, I)
'''
array([ True, False, False,  True,  True, False, False,  True, False,
        True])
'''
# 把探针改成 2
index.nprobe = 2
%%time
D, I = index.search(xq, k)
'''
CPU times: user 2.78 ms, sys: 2.16 ms, total: 4.93 ms
Wall time: 5.13 ms
'''
np.in1d(baseline, I)
'''
array([ True,  True,  True,  True,  True, False,  True,  True,  True,
        True])     
'''

不同探针和质心下的召回率和搜索时间

不同质心下的索引大小

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