指數IVF扁平指數IVFPQ

以下是 IndexIVFFlat 和 IndexIVFPQ 索引之間的比較，以及它們的一些替代方案：

比較：IndexIVFFlat 與 IndexIVFPQ

特徵

Characteristic	IndexIVFFlat	IndexIVFPQ
Storage Type	Stores vectors in their original form.	Utilizes product quantization (PQ) to compress vectors.
Precision	High precision, as it performs exact searches within cells.	May sacrifice some precision for compression, but still provides good results.
Search Speed	Slower on large datasets due to exhaustive search.	Faster, especially on large sets, thanks to reduced search space.
Memory Usage	Consumes more memory as it stores all vectors without compression.	Consumes significantly less memory due to compression (up to 97% less).
Configuration	Simpler, only requires defining the number of cells (nlist).	Requires defining both the number of cells (nlist) and code size (code_size).
Training	Needs to be trained to create cells before adding data.	Also requires training, but the process is more complex due to quantization.

IndexIVFFlat IndexIVFPQ 標題> 儲存類型 以原始形式儲存向量。 利用乘積量化 (PQ) 來壓縮向量。 精確 高精度，因為它在單元格內執行精確搜尋。 可能會犧牲一些壓縮精度，但仍然提供良好的結果。 搜尋速度 由於詳盡的搜索，在大型資料集上速度較慢。 由於搜尋空間減少，速度更快，尤其是在大型集合上。 記憶體使用量 消耗更多內存，因為它存儲所有向量而不進行壓縮。 由於壓縮，消耗的記憶體顯著減少（最多減少 97%）。 配置 更簡單，只需要定義單元格數量（nlist）。 需要定義單元格數量 (nlist) 和代碼大小 (code_size)。 訓練 在新增資料之前需要接受建立單元格的訓練。 也需要訓練，但由於量化，過程更加複雜。 表>

優點和缺點

IndexIVFFlat 的優點

• 精度：在每個單元格內搜尋時提供準確的結果。
• 簡單：易於理解和配置。

IndexIVFFlat 的缺點

• 速度：處理大量資料時可能會很慢。
• 記憶體使用：不最佳化記憶體使用，這對於大型資料集可能會出現問題。

IndexIVFPQ 的優點

• 速度：由於搜尋空間減少，搜尋速度更快。
• 記憶體效率：大幅減少記憶體使用量，從而可以處理更大的資料集。

IndexIVFPQ 的缺點

• 精度：由於壓縮，精度可能會略有損失。
• 複雜性：配置和訓練比 IndexIVFFlat 更複雜。

替代方案

1. IndexFlatL2

   • 在不壓縮的情況下執行詳盡的搜尋。非常適合需要最大精度的小型資料集。

2. IndexPQ

   • 僅使用乘積量化而不使用聚類。當需要速度和精度之間的平衡，但不需要聚類時很有用。

3. IndexIVFScalarQuantizer

   • 將倒排索引與標量量化相結合，提供了一種不同的方法來減少記憶體使用並提高速度。

4. 索引IVFPQR

   • 將 IVF 和 PQ 與基於代碼的重新排名相結合的變體，在速度和提高的精度之間取得平衡。

5. 綜合索引

   • 使用index_factory建立組合索引，結合多種技術（例如OPQ IVF PQ）來進一步優化效能。

這些替代方案允許根據所解決的具體情況使解決方案適應精度、速度和記憶體使用方面的不同需求。

引用：
[1] https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexes/9df19586b3a75e4cb1c2fb915f2c695755a599b8
[2] https://ai.plainenglish.io/speeding-up-similarity-search-in-recommender-systems-with-faiss-advanced-concepts-part-ii-95e796a7db74?gi=ce57aff1a0c4
[3] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/faiss-tutorial/
[4] https://faiss.ai/cpp_api/struct/structfaiss_1_1IndexIVFFlat.html
[5] https://unfoldai.com/effortless-large-scale-image-retrieval-with-faiss-a-hands-on-tutorial/
[6] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/product-quantization/
[7] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/composite-indexes/
[8] https://github.com/facebookresearch/faiss/issues/1113

En Español，Soy Español，pero por respeto a la comunidad，pongo primero la traduccion al inglés。

Aquí tienes una comparación entre los índices IndexIVFFlat e IndexIVFPQ, junto con algunas alternativas para su uso:

, junto congunas alternativas para su uso:

比較：IndexIVFFlat 與 IndexIVFPQ

Característica	IndexIVFFlat	IndexIVFPQ
Tipo de Almacenamiento	Almacena vectores en su forma original.	Utiliza cuantización de producto (PQ) para comprimir vectores.
Precisión	Alta precisión, ya que realiza búsquedas exactas dentro de las celdas.	Puede sacrificar algo de precisión por la compresión, pero aún proporciona buenos resultados.
Velocidad de Búsqueda	Más lento en grandes conjuntos de datos debido a la búsqueda exhaustiva.	Más rápido, especialmente en grandes conjuntos, gracias a la reducción del espacio de búsqueda.
Uso de Memoria	Consume más memoria porque almacena todos los vectores sin compresión.	Consume significativamente menos memoria debido a la compresión (hasta 97% menos).
Configuración	Más simple, solo requiere definir el número de celdas (nlist).	Requiere definir tanto el número de celdas (nlist) como el tamaño del código (code_size).
Entrenamiento	Necesita ser entrenado para crear las celdas antes de añadir datos.	También necesita entrenamiento, pero el proceso es más complejo debido a la cuantización.

特徵 IndexIVFFlat IndexIVFPQ 標題> Tipo de Almacenamiento 阿爾馬塞納向量 en su forma 原始。 利用comprimir向量的產品優化（PQ）。 精確 高度精確，您可以實現精確的 las celdas 速度。 為了壓縮而犧牲演算法，但結果卻是成比例的。 Búsqueda 速度 Más lento en grandes conjuntos de datos debido a la búsqueda exhausiva. 速度越來越快，尤其是大型聯合，感謝 a la reducción del espacio de búsqueda。 Uso de Memoria 消耗更多的記憶來完成所有的罪惡向量。 消耗有意義的menos memoria debido a la compresión（hasta 97% menos）。 配置 非常簡單，需要單獨定義 el número de celdas (nlist)。 需要定義 tanto el número de celdas (nlist) 和 tamaño del código (code_size)。 娛樂 Necesita ser entrenado para crear las celdas antes de añadir datos。 También necesita entrenamiento, pero el proceso es más complejo debido a la cuantización. 表>

優點和缺點

IndexIVFFlat 的優點

• 精確度：搜尋每個儲存格時提供準確的結果。
• 簡單：易於理解和配置。

IndexIVFFlat 的缺點

• 速度：處理大量資料時可能會很慢。
• 記憶體使用：不最佳化記憶體使用，這可能是大型資料集的問題。

IndexIVFPQ 的優點

• 速度：由於搜尋空間減少，搜尋速度更快。
• 記憶體效率：顯著減少記憶體使用量，允許處理更大的資料集。

IndexIVFPQ 的缺點

• 準確度：由於壓縮，準確度可能會略有損失。
• 複雜度：配置和訓練比IndexIVFFlat更複雜。

替代方案

1. IndexFlatL2

   • 在不壓縮的情況下執行詳盡的搜尋。非常適合需要最大精度的小型資料集。

2. IndexPQ

   • 僅使用乘積量化而不進行分組。當需要速度和精度之間的平衡，但不需要分組時，它很有用。

3. IndexIVFScalarQuantizer

   • 它將倒排索引與標量量化相結合，提供了一種不同的方法來減少記憶體使用並提高速度。

4. 索引IVFPQR

   • 將 IVF 和 PQ 與基於代碼的重新排名相結合的變體，在速度和提高的準確性之間取得平衡。

5. 綜合索引

   • 使用index_factory建立組合索引，結合多種技術（例如OPQ IVF PQ）來進一步優化效能。

這些替代方案可讓您根據您要解決的具體情況，使解決方案適應精度、速度和記憶體使用方面的不同需求。

引用：
[1] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/faiss-tutorial/
[2] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/product-quantization/
[3] https://www.pinecone.io/learn/series/faiss/composite-indexes/
[4] https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexes/9df19586b3a75e4cb1c2fb915f2c695755a599b8
[5] https://faiss.ai/cpp_api/struct/structfaiss_1_1IndexIVFFlat.html
[6] https://pub.towardsai.net/unlocking-the-power-of-efficient-vector-search-in-rag-applications-c2e3a0c551d5?gi=71a82e3ea10e
[7] https://www.pingcap.com/article/mastering-faiss-vector-database-a-beginners-handbook/
[8] https://wangzwhu.github.io/home/file/ammmm-t-part3-ann.pdf
[9] https://github.com/alonsoir/ubiquitous-carnival/blob/main/contextual-data-faiss-IndexIVFPQ.py
[10] https://github.com/alonsoir/ubiquitous-carnival/blob/main/contextual-data-faiss-indexivfflat.py

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