Что такое приближенный поиск ближайших соседей (ANN)?

Что такое приближенный поиск ближайших соседей (ANN)?

Приблизительный поиск ближайших соседей - это мощная техника машинного обучения (ML) и обработки данных, которая позволяет эффективно искать семантическое сходство в больших массивах данных, часто встречающихся в векторных базах данных, таких как Zilliz. ANNS - это метод поиска ближайшего соседа заданной точки запроса в большом наборе данных точек с использованием различных алгоритмов приближенного ближайшего соседа. Целью ANNS является поиск приблизительного ближайшего соседа с высокой вероятностью при минимизации вычислительных затрат. ANNS интеллектуально перемещается по пространству поиска, чтобы эффективно находить приблизительные совпадения, что значительно повышает производительность по сравнению с исчерпывающим поиском.

Стандартный алгоритм поиска ближайшего соседа (NN-поиска) представляет собой исчерпывающий поиск, который проверяет расстояние между точкой запроса и каждой другой точкой в наборе данных. Однако это может быть вычислительно дорого и невыполнимо для больших наборов данных. ANNS - это решение этой проблемы, использующее структуру данных или алгоритм для сокращения необходимых вычислений расстояния.

Введение в ANNS

Приближенный поиск ближайших соседей Search (ANNS)) - это техника, используемая в системах машинного обучения и науке о данных для эффективного поиска семантического сходства в больших наборах данных. ANNS работает в векторном пространстве, которое представляет собой математическое представление высокоразмерных данных, используемое для эффективного поиска сходства. Цель ANNS - найти приблизительного ближайшего соседа с высокой вероятностью, минимизируя при этом вычислительные затраты. Этот подход особенно полезен при работе с высокоразмерными данными, когда точный поиск ближайшего соседа может стать вычислительно дорогим и нецелесообразным. Используя ANNS, мы можем достичь баланса между точностью и эффективностью, что делает его ценным инструментом для приложений, требующих быстрого и надежного поиска сходства.

Эволюция поисковых алгоритмов

Эволюция алгоритмов поиска происходила непрерывно: появлялись различные методы, призванные решить проблемы, связанные с обработкой больших и сложных наборов данных. Традиционные методы поиска, такие как точный поиск ближайших соседей, первоначально использовались для поиска ближайших точек данных к заданной точке запроса. Однако эти методы были вычислительно дорогими и непрактичными для высокоразмерных данных. Разработка алгоритмов приближенного поиска ближайших соседей (ANN) стала важной вехой в эволюции поисковых алгоритмов. Алгоритмы ANN, такие как locality-sensitive hashing (LSH) и KD-деревья, были разработаны для эффективного поиска приближенных ближайших соседей в высокоразмерных пространствах. Эти алгоритмы получили широкое распространение в различных приложениях, включая распознавание образов, обработку естественного языка и рекомендательные системы.

Различия между NN, ANN и KNN

Ниже будут описаны различия между ближайшими соседями (NN), приближенными ближайшими соседями (ANN) и K-Nearest Neighbors (KNN):

Ближайший сосед (NN):

NN - это базовый алгоритм, используемый для задач классификации и регрессии.
Он работает путем поиска ближайшей точки данных (соседа) к заданной точке запроса на основе метрики расстояния (например, евклидова расстояния).
Класс или значение точки запроса определяется классом или значением ее ближайшего соседа.
NN - это простой и интуитивно понятный алгоритм, но для больших наборов данных он может быть вычислительно дорогим.

Приближенный ближайший сосед (ANN):

ANN - это вариант алгоритма ближайшего соседа, целью которого является поиск не точных, а приблизительных ближайших соседей.
Он используется, когда набор данных очень велик, а поиск точных ближайших соседей требует больших вычислительных затрат или невыполним.
Алгоритмы ANN идут на компромисс между некоторой точностью и повышенной скоростью и эффективностью.
Они используют такие техники, как чувствительное к локальности хеширование (LSH) или древовидные структуры для быстрого поиска приблизительных ближайших соседей.
Для снижения потерь точности алгоритмы ANN выполняют поиск в нескольких разделах на основе вектора запроса.
ANN полезен в сценариях, когда достаточно приблизительного результата, а набор данных слишком велик для точного поиска ближайших соседей.

K-Nearest Neighbors (KNN):

KNN - это расширение алгоритма ближайших соседей, который учитывает K ближайших соседей вместо одного.
Он работает путем определения K наиболее похожих точек данных в пространстве признаков, где сходство измеряется с помощью выбранной функции расстояния.
Класс или значение точки запроса определяется по классу большинства или среднему значению K ближайших соседей.
KNN является непараметрическим алгоритмом и может использоваться как для классификации, так и для регрессии.
Выбор K очень важен и может повлиять на производительность и обобщение алгоритма.

Основными различиями между этими алгоритмами являются:

NN учитывает только одного ближайшего соседа, в то время как KNN учитывает K ближайших соседей.
ANN фокусируется на эффективном поиске приблизительных ближайших соседей, жертвуя некоторой точностью ради скорости.
KNN - это более общий алгоритм, который можно использовать как для классификации, так и для регрессии, в то время как NN и ANN используются в основном для поиска ближайших соседей.

В основном NN находит единственного ближайшего соседа, ANN эффективно находит приблизительных ближайших соседей, а KNN учитывает K ближайших соседей для задач классификации или регрессии.

Мотивация ближайших соседей

Ближайший сосед - это фундаментальная концепция машинного обучения и науки о данных, используемая в различных приложениях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и рекомендательные системы. Эти алгоритмы используют векторы запросов для представления поисковых запросов, которые затем сравниваются с точками данных в наборе данных, чтобы найти наиболее похожие. Мотивация алгоритмов ближайших соседей заключается в поиске наиболее похожих точек данных на заданную точку запроса, что может быть использовано для классификации, регрессии и других задач. Однако по мере роста размера и размерности наборов данных точный поиск ближайших соседей становится все более сложной задачей. Вычислительные затраты на проверку каждой точки данных в большом наборе данных могут быть непомерно высоки, поэтому ANNS является ценным решением. ANNS позволяет эффективно находить похожие точки данных без необходимости исчерпывающего поиска, что обеспечивает масштабируемость и производительность приложений машинного обучения.

Механика приближенных ближайших соседей

Алгоритмы поиска приближенных ближайших соседей (ANN) работают путем отображения точек данных в высокоразмерное пространство и быстрого определения точек, наиболее близких к точке запроса. Ключ к эффективности ANN заключается в использовании таких алгоритмов, как хеширование, чувствительное к локальности (LSH), которое помещает похожие элементы в один и тот же бакет, что значительно сокращает время поиска. В отличие от методов исчерпывающего поиска, которые оценивают каждую вторую точку в наборе данных, ANN использует более эффективный подход. Этот подход часто включает в себя графовые методы, в которых точки данных являются узлами графа, а поиск ближайших соседей превращается в задачу поиска пути в этом графе. Механика поиска с помощью ANN включает в себя несколько ключевых компонентов, в том числе предварительную обработку данных, создание индекса и выполнение запроса.

Когда использовать приближенный поиск ближайших соседей?

Методы приближенного поиска ближайших соседей находят применение в различных областях, включая рекомендательные системы, распознавание изображений и аудио, обработку естественного языка (NLP) и Retrieval Augmented Generation (RAG). Векторный поиск имеет решающее значение в этих приложениях, позволяя эффективно находить похожие объекты на основе их векторных представлений. Методы ANNS позволяют получать приближенные решения, которые остаются достаточно точными для многих приложений, даже при работе с большими массивами данных.

Распространенные алгоритмы ANNS

Алгоритмы ANNS используют различные структуры данных и алгоритмы приближенного ближайшего соседа, которые предназначены для оптимизации процесса поиска. Некоторые популярные алгоритмы ANNS включают KD-деревья, локально-чувствительное хэширование (LSH) и квантование по продуктам. KD-деревья обычно используются в низкоразмерных пространствах, в то время как LSH предпочтительнее для высокоразмерных пространств. Product quantization - это техника, которая делит пространство признаков на подпространства и сжимает каждое подпространство в небольшую кодовую книгу.

Набор данных разбивается на древовидную структуру в виде KD-деревьев, где каждый узел представляет собой область точек. В процессе поиска алгоритм обходит дерево, проверяя области, наиболее близкие к точке запроса. В отличие от этого, LSH группирует похожие точки в один бакет, что позволяет быстро находить примерных ближайших соседей. Продукционное квантование проверяет коды каждого подпространства, чтобы найти приблизительного ближайшего соседа.

Эффективность, с которой алгоритмы ANNS могут находить приблизительных ближайших соседей, делает их популярными в различных приложениях. В рекомендательных системах алгоритмы ANNS могут использоваться для эффективного поиска похожих товаров или пользователей. Алгоритмы ANNS могут помочь найти совпадающие изображения и звуки при распознавании изображений и звуков. В обработке естественного языка алгоритмы ANNS могут находить похожие документы или предложения.

Выбор правильного алгоритма ANNS

Выбор подходящего алгоритма приближенного ближайшего соседа зависит от нескольких факторов, включая размер и размерность набора данных, желаемый уровень точности и доступные вычислительные ресурсы. Среди популярных алгоритмов ANNS - KD-деревья, локально-чувствительное хэширование (LSH) и квантование по продукту. KD-деревья подходят для низкоразмерных данных и запросов на основе евклидова расстояния, а LSH предпочтительнее для высокоразмерных данных и запросов на основе косинусного сходства. Квантование по продукту - это метод, который разделяет пространство признаков на подпространства и сжимает каждое подпространство в небольшую кодовую книгу. Каждый из этих алгоритмов имеет свои сильные стороны и компромиссы, поэтому выбор подходящего алгоритма требует тщательного учета специфических требований вашего приложения.

Реализация ANNS в вашем приложении

Реализация ANNS в вашем приложении включает в себя несколько этапов, в том числе предварительную обработку данных, создание индекса и выполнение запроса. Предварительная обработка данных включает преобразование данных в формат, подходящий для ANNS, например нормализацию векторов или уменьшение размерности. Построение индекса предполагает создание структуры данных, обеспечивающей эффективный поиск, например KD-дерева или хэш-таблицы. Выполнение запроса предполагает поиск в индексе приблизительных ближайших соседей к заданной точке запроса с помощью векторов запроса. Несколько библиотек и фреймворков, таких как FAISS и Annoy, предоставляют эффективные реализации алгоритмов ANNS, которые можно легко интегрировать в ваше приложение. Выполнив следующие шаги, вы сможете использовать возможности ANNS для создания масштабируемых и эффективных систем поиска по сходству.

Когда использовать приближенный поиск ближайших соседей?

При работе с высокоразмерными данными поиск точного ближайшего соседа может стать вычислительно дорогим и необязательным. При векторном поиске данные представляются в векторном пространстве, что позволяет эффективно искать сходство в высокоразмерных наборах данных. В таких случаях приближенный поиск ближайшего соседа значительно сокращает время поиска, обеспечивая при этом достаточно точный результат. Приближенный поиск ближайших соседей широко используется в таких приложениях, как распознавание изображений и речи, рекомендательные системы и обработка естественного языка.

Важность ANNS в векторном поиске

Векторный поиск является критически важным компонентом многих приложений машинного обучения, где данные представлены в виде плотных векторов в высокоразмерных пространствах. Векторный поиск является неотъемлемой частью этих приложений, позволяя быстро и точно находить похожие элементы на основе их векторных представлений. ANNS играет решающую роль в векторном поиске, позволяя быстро и эффективно находить похожие векторы в огромных массивах данных. Используя ANNS, разработчики могут создавать масштабируемые и производительные системы векторного поиска, способные обрабатывать большие объемы данных и предоставлять точные результаты в режиме реального времени. Эта возможность важна для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и аудио, обработка естественного языка, где быстрый и надежный поиск сходства имеет первостепенное значение.

Приближенный поиск ближайших соседей в реальных приложениях

Приблизительный поиск ближайших соседей (ANN) находит множество применений в реальных сценариях. При распознавании изображений ANN может быстро идентифицировать изображения с похожими характеристиками из обширного набора данных. В сервисах потокового воспроизведения музыки ANN может использоваться для рекомендации композиций, соответствующих предпочтениям пользователя, даже если они не являются точным совпадением. В здравоохранении ANN помогает быстро находить диагностические изображения, похожие на запрос, что повышает скорость и точность постановки диагноза. ANN также используется при обработке естественного языка, в рекомендательных системах и в системах расширенного поиска (Retrieval Augmented Generation, RAG). Эффективность ANN-поиска в этих приложениях подтверждается его способностью работать со сложными структурами данных и адаптироваться к изменяющимся объемам данных.

Лучшие практики реализации приближенного поиска ближайших соседей

Реализация приближенного поиска ближайших соседей (ANN) требует тщательного учета нескольких факторов. Во-первых, важно выбрать правильный алгоритм ANN для конкретного случая использования. Различные алгоритмы, такие как LSH и KD-деревья, имеют свои сильные стороны и компромиссы, и выбор подходящего алгоритма требует тщательного учета специфических требований приложения. Во-вторых, для поиска ИНС очень важна предварительная обработка данных. Она включает в себя преобразование данных в формат, подходящий для ANN, например, нормализацию векторов или уменьшение размерности. В-третьих, построение индекса - важнейший шаг в поиске с помощью ИНС. Он включает в себя создание структуры данных, обеспечивающей эффективный поиск, например KD-дерева или хэш-таблицы. Наконец, выполнение запроса включает в себя поиск по индексу приблизительных ближайших соседей к заданной точке запроса.

Будущее приближенного поиска ближайших соседей

Будущее поиска приблизительных ближайших соседей (ANN) многообещающе, поскольку в этой области ведутся постоянные исследования и разработки. Одной из областей исследований является разработка более эффективных алгоритмов ANN, которые могут обрабатывать более крупные и сложные наборы данных. Другая область исследований - применение ANN-поиска в развивающихся областях, таких как автономные транспортные средства и робототехника. Кроме того, ожидается, что растущее использование векторного поиска в различных приложениях будет стимулировать спрос на более эффективные и масштабируемые алгоритмы ANN. По мере развития этой области мы можем ожидать появления новых инновационных применений ANN-поиска в различных отраслях и сферах.

Краткое описание приближенного поиска ближайших соседей

В заключение следует отметить, что алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей являются ценными инструментами в системах обработки данных и машинного обучения. Используя продуманные структуры данных и алгоритмы, ANNS могут обеспечить вычислительно реализуемые решения, которые при этом остаются достаточно точными для многих приложений. Кроме того, методы ANNS широко применимы и позволяют эффективно искать ближайших соседей в больших наборах данных.

Контент

Начните бесплатно, масштабируйтесь легко

Попробуйте полностью управляемую векторную базу данных, созданную для ваших GenAI приложений.

Попробуйте Zilliz Cloud бесплатно

Поделиться этой статьей

Связанные ресурсы

DiskANN: решение ANNS на основе диска

с высоким показателем Recall и QPS на миллиардном наборе данных

Приближенный поиск ближайших соседей на основе графа близости

Как работает ANNS на базе PG?

Компания Zilliz одержала победу в конкурсе NeurIPS 2021 на поиск ИНС миллиардного масштаба

Исследовательская группа Zilliz заняла первое место.