矢量查找

矢量查找（vector search）是一种在大规模数据集中快速检索相似向量的方法。矢量查找在很多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、信息检索等。

基本原理

在矢量查找中，每个向量都使用一个固定长度的向量表示，并被存储在一个可搜索的数据结构中。当需要检索某个向量时，会计算该向量与数据结构中所有向量的相似度，并返回与该向量相似度最高的前n个向量。

一般来说，矢量查找中使用的相似度度量方式是余弦相似度（cosine similarity），计算公式如下：

可以看出，矢量查找中的关键在于如何设计数据结构来快速地计算相似度。

常见算法

常见的矢量查找算法有：

• 谷歌的PQ（Product Quantization）
• Facebook的Faiss（Facebook AI Similarity Search）
• Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）
• HNSW（Hierarchical Navigable Small World）
• NMSLIB（Non-Metric Space Library）

这些算法的具体实现细节不同，但通常使用了一些加速方法，如：近似计算、多线程以及基于GPU的加速等。

应用场景

矢量查找在很多领域都有广泛的应用，如：

• 图像搜索：通过矢量查找找到与某张图片相似的图片。
• 推荐系统：计算某个商品或用户与其他商品或用户之间的相似度，从而推荐相似的商品或用户。
• 信息检索：通过计算某个查询与文本库内所有文本之间的相似度，找到与查询最相似的文本。

参考资料

• Product Quantization for Nearest Neighbor Search
• Facebook AI Similarity Search
• Annoy: Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah
• HNSW - Hierarchical Navigable Small World graphs
• Non-Metric Space Library (NMSLIB)