AI 快速参考

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• 如何确定嵌入维度是否适合该任务，以及降低维度（通过 PCA 等技术）对性能和准确性的影响是什么？
• 在评估召回率与延迟之间的权衡时，确定系统的最佳运行点的良好方法是什么？（例如，绘制召回率与 QPS 曲线并选择目标召回率）
• 如果 RAG 系统的答案很差，我们如何确定故障在于检索还是生成？（提示：使用 recall@K 等指标单独评估检索准确性。）
• 如何通过实验确定哪种距离度量标准为给定任务产生最佳检索质量（例如，尝试余弦和欧几里得距离并比较结果的召回率/精度）？
• 在展示基准测试结果时，有哪些有效的方法来可视化和报告性能（吞吐量、延迟、召回率），使其对决策者具有可操作性？
• 在构建索引之前，可以使用哪些方法来估计索引的存储大小（基于向量数量、维度和选择的索引类型）？
• 我们如何结合 nDCG（归一化折损累积增益）等指标来评估 RAG 上下文中排名检索输出，其中文档顺序可能会影响生成器？
• 有哪些标准基准或数据集用于测试 RAG 系统中的检索性能（例如，开放域 QA 基准，如 Natural Questions 或 WebQuestions）？
• 如果数据集的确切地面真实最近邻未知，如何评估向量数据库的检索性能（例如，使用人工相关性判断或近似地面真实）？
• 除了基本的召回率和精度之外，还可以使用哪些其他指标（例如 nDCG、MRR 或 F1 分数）来评估向量搜索结果，并且每个指标分别捕获哪些性能方面？
• 您将如何评估检索器是否正在返回查询所需的必要相关信息，而与生成器的性能无关？
• 可以使用哪些技术来处理向量数据库上的繁重查询负载（例如，将多个查询批处理在一起、异步查询或跨副本的负载平衡）？
• 哪些监控或分析工具可以帮助识别向量查询过程中对延迟贡献最大的阶段（例如，CPU 分析以查看计算距离所花费的时间与等待 I/O 的时间）？
• 可以使用哪些技术来调整系统以获得更好的缓存利用率（例如，控制数据布局或批量大小）以提高性能？
• 在将向量搜索系统集成到更大的管道（如 RAG 或推荐系统）中时，如何确保向量数据库与系统的其余部分（嵌入模型等）协同调整？
• 在测试过程中，如何衡量不同距离度量标准对向量数据库性能的影响？（例如，在余弦相似度和欧几里得距离下测试相同的查询。）
• 当预计增长时，如何规划向量数据库集群的容量（例如，为索引大小、查询负载和维护性能余量进行配置）？
• 在查询吞吐量比绝对召回率更重要的场景中，您可以应用哪些配置更改来索引或搜索参数以优先考虑速度？
• 如何降低嵌入的维度或大小（通过 PCA 或自编码器等方法），以使大规模问题更易于处理，而又不会过多地损失准确性？
• 可以使用哪些技术来减少向量搜索的延迟？（考虑使用更快的硬件（如 GPU）、调整索引参数以提高速度或缓存机制。）
• 就服务级别协议 (SLA) 而言，您将如何为向量搜索设置延迟目标，以及哪些配置或架构决策可确保在负载下满足该目标？
• 您将采取哪些步骤来系统地调整向量数据库以适应特定应用程序的工作负载（考虑一次调整一个参数，使用网格搜索或自动调整方法）？
• 如何调整 IVF 索引的参数（如聚类数 nlist 和探针数 nprobe）以在最快的查询速度下实现目标召回率？
• 您将如何调整需要服务于多个查询类型或多个数据集合的向量数据库（确保一个索引的配置不会对另一个索引的性能产生负面影响）？
• 在搜索速度和召回率方面，基于树的索引（如 Annoy 的随机投影森林）与基于图的索引（如 HNSW）有何不同？
• 与完全在内存中的索引相比，使用基于磁盘的 ANN 方法（其中索引的一部分位于 SSD/HDD 上）对查询延迟有何影响？
• Milvus 或 Weaviate 等向量数据库如何在底层处理向量和索引的存储（例如，它们是否使用内存映射文件、专有存储引擎等）？
• 向量索引如何处理动态更新（向量的插入或删除）？例如，与 HNSW 索引相比，更新 Annoy 索引有哪些挑战？
• 向量量化（例如，乘积量化）如何帮助减少向量索引的存储需求，以及在使用量化向量时对搜索准确性的影响是什么？
• Weaviate 作为向量搜索引擎有哪些独特的功能，尤其是在其对混合搜索、模块（如转换器）或 GraphQL 查询的支持方面？
• 如果向量数据库支持多个距离度量标准，索引的存储或优化方式对于每个度量标准有何不同（例如，针对内积优化的索引与针对 L2 优化的索引）？
• 在对向量数据库进行基准测试时，要避免哪些常见的陷阱或错误（例如，未使用足够的查询，或者在计时时未考虑初始化开销）？
• 在索引构建时间和更新灵活性方面，不同的索引结构（例如，FLAT、IVF、HNSW、Annoy）彼此相比如何？
• 在比较两个不同的向量数据库或 ANN 算法时，应如何解释它们在固定 K 值的 recall@K 中的差异？（例如，5% 的召回率提高在实践中是否重要？）
• 有哪些可用的技术可以有效地搜索由于大小而拆分为多个索引的数据（例如，将查询分层路由到最相关的分区）？
• 在处理非常大的向量索引时，有哪些硬件注意事项（使用更多但更便宜的节点与使用更少但更强大的节点、使用 NVMe SSD 等）会发挥作用？
• 扩展时会出现哪些权衡：例如，在一个强大的节点上拥有一个大的索引，还是在多个较小的节点上拆分为许多较小的索引更有效？
• 当向量的数量从 100 万增长到 10 亿时，索引构建时间和查询性能会发生什么变化？预计或观察到哪些缩放行为（线性、次线性等）？
• 当从欧几里得相似性切换到余弦相似性时，需要对 ANN 算法进行哪些调整？（考虑可以通过归一化向量和欧几里得距离来实现余弦相似性。）
• 在测试大规模性能时，如果最初无法负担在完整数据集大小上进行测试，可以进行哪些代理或小规模测试？
• 在实践中，当在同一组归一化嵌入上使用余弦相似度而不是欧几里得距离时，在搜索系统中可能会观察到哪些差异？
• 在距离度量标准方面，哪些工具在选择度量标准（欧几里得距离与余弦距离与其他）方面提供灵活性，并且每个工具的度量标准选择是否有任何限制？
• 当数据集大小超过可用 RAM 时，可以使用哪些方法来仍然执行向量搜索（例如，基于磁盘的索引、从磁盘流式传输数据或分层索引）？
• 是否有关于大规模（数亿或数十亿个点）向量搜索的已知基准测试或案例研究，它们突出了系统设计和最佳实践的哪些方面？
• 对给定嵌入使用不适当的距离度量标准是否会导致较差的结果（例如，在使用欧几里得距离对仅方向重要的嵌入进行操作时）？
• 倒排文件 (IVF) 索引在向量数据库中如何工作，聚类质心在搜索过程中扮演什么角色？
• 在向量数据库中使用精确的暴力搜索与近似索引之间存在哪些权衡（考虑到速度、内存和准确性等因素）？
• 在哪些情况下可以使用对向量的暴力（线性）搜索，尽管其 O(n) 查询复杂度（考虑小型数据集或高精度要求）？
• 流行的 ANN（近似最近邻）搜索算法的典型时间复杂度是多少，并且随着数据集的增长，这种复杂度如何转化为实际搜索速度？
• 为什么近似搜索方法比暴力搜索更快地实现查询时间，并且这种加速通常涉及哪些权衡？
• 增加 IVF 索引中质心（聚类）的数量对搜索速度和召回率有何性能影响？
• 为什么对于某些情况（例如非常低维度的数据或小型数据集），精确搜索可能与近似搜索一样高效，这对索引选择有何影响？
• 搜索召回率和吞吐量之间的关系是什么，以及如何调整系统设置以实现特定应用程序所需的平衡？
• 在实际基准测试报告中，如何将召回率和 QPS（每秒查询数）一起报告，以全面了解向量数据库的性能？
• 向量数据库如何处理扩展到数百万或数十亿个向量，以及哪些架构特性支持这种可扩展性？
• 数据通常如何在分布式向量数据库中进行分区或分片，以及在跨分片搜索最近邻时会出现哪些挑战？
• 哪些策略允许以可扩展的方式连续添加新向量（流式传输数据），而无需从头开始重新索引所有内容？（例如，动态索引或定期重建）
• 对于不同的索引类型，内存消耗如何随数据集大小的增长而增长，以及可以使用哪些方法来估计或控制扩展时的内存使用量？
• 像 Milvus 这样的系统如何在实践中促进扩展 - 它们提供哪些组件用于集群、负载平衡或分布式索引存储？
• 增加探针数或搜索深度（如 nprobe 或 efSearch）如何影响查询延迟，以及如何找到平衡速度和召回率的最佳设置？
• 高级硬件选项（如向量处理器、GPU 库或 FPGA）如何专门帮助降低高维相似性搜索的延迟？
• 如何在测量延迟时模拟类似生产的环境（考虑并发查询、网络延迟等），以确保测量结果是真实的？
• IVF-PQ 索引在存储占用和准确性权衡方面与普通 IVF 索引有何不同？
• 在处理非常大的向量集时，通常使用哪些存储介质（RAM 与 SSD 与 HDD），以及这些选择如何影响搜索性能和索引构建时间？
• 对于大型数据集，FAISS 和 Annoy 在索引构建时间和内存使用方面相比如何，以及是什么可能会推动选择一个而不是另一个的决定？
• 应控制哪些因素才能在两个向量数据库系统之间进行公平的性能比较（例如，确保相同的硬件、类似的索引构建配置以及使用相同的数据集）？
• 在评估向量搜索时，使用标准基准数据集（如 SIFT1M、GloVe、DEEP1B）的意义是什么，以及依赖这些数据集进行决策的优缺点是什么？
• 如何测试向量数据库的可扩展性限制（例如，通过逐步增加数据集大小或查询并发性，直到性能下降）？
• 如何将操作成本（CPU、内存使用或云服务的货币成本）纳入评估，而不仅仅是原始速度和准确性指标？
• 可以采用哪些策略来确保随着数据的扩展，搜索仍然快速（例如，使用多层粗到精细搜索，或使用预过滤器来缩小候选范围）？
• 对于非常大的数据集，向量数据库如何处理备份和还原或复制，以及这对于系统设计有何影响（在时间和存储开销方面）？
• 向量归一化与度量标准选择之间的关系是什么（即，何时以及为什么应该在索引之前对向量进行归一化）？
• 不公开索引参数的向量数据库服务如何在底层处理调整，以及用户可以做些什么来间接影响性能（如选择索引类型或实例大小）？
• 如何衡量 RAG 系统中检索组件的准确性（例如，使用在检索到的文档上的 precision@K 和 recall@K 等指标）？
• 对于旨在在大多数时间正确回答问题的 RAG 系统，可接受的检索器召回率范围是多少，以及这在不同应用领域中可能如何变化？
• 在为 RAG 比较两种不同的检索器或向量搜索配置时，我们应该查看哪些检索评估标准来确定哪一个更好？
• 什么是向量搜索中的嵌入？
• 什么是向量搜索？
• 向量数据库如何处理多模态数据？
• 向量数据库如何支持向量搜索？
• 在向量搜索的上下文中，什么是向量？
• AI 在优化向量搜索中的作用是什么？
• 什么是近似最近邻 (ANN) 搜索？
• 如何选择正确的相似性度量（例如，余弦、欧几里得）？
• 聚类如何改进向量搜索？
• 向量搜索中的余弦相似度是什么？
• 维度如何影响向量搜索性能？
• 嵌入在向量搜索中的作用是什么？
• 如何评估向量搜索性能？
• 精确向量搜索和近似向量搜索之间有什么区别？
• 精确向量搜索和近似向量搜索之间有什么区别？
• 如何在向量搜索中处理高维向量？
• 硬件（例如，GPU）如何影响向量搜索速度？
• 如何在向量数据库中进行索引？
• 索引如何影响向量搜索的速度？
• 如何将向量数据库与现有系统集成？
• 什么是向量搜索的下一代索引方法？
• 向量搜索可以完全取代传统搜索吗？
• 量子计算将如何影响向量搜索？