如何 运行 使用 Lucene Hnsw Graph 进行最近邻搜索
Howto run Nearest Neighbour Search with Lucene HnswGraph
我想使用 Lucene 运行 进行最近邻搜索。我在 JVM 11 上使用 Lucene 9.0.0。我没有找到太多文档,主要尝试使用现有的 tests.
我写了一个准备 HnswGraph
的小测试,但到目前为止搜索没有产生预期的结果。我设置了一组随机向量并添加了一个非常接近我的搜索目标的最终向量 (0.99f,0.01f)。
不幸的是,搜索从未 returns 预期值。我不确定我的错误在哪里。我假设它可能与插入和文档 ID 顺序有关。
也许对lucene比较熟悉的人可以提供一些反馈。我的方法正确吗?我使用文档只是为了持久化。
HnswGraphBuilder builder = new HnswGraphBuilder(vectors, similarityFunction, maxConn, beamWidth, seed);
HnswGraph hnsw = builder.build(vectors);
// Run a search
NeighborQueue nn = HnswGraph.search(
new float[] { 1, 0 },
10,
10,
vectors.randomAccess(), // ? Why do I need to specify the graph values again?
similarityFunction, // ? Why can I specify a different similarityFunction for search. Should that not be the same that was used for graph creation?
hnsw,
null,
new SplittableRandom(RandomUtils.nextLong()));
完整的测试源可以在这里找到:
https://gist.github.com/Jotschi/cea21a72412bcba80c46b967e9c52b0f
我设法让它工作了。
我现在使用 LeafReader#searchNearestVectors
,而不是直接使用 HnswGraph
API。在调试时我注意到 Lucene90HnswVectorsWriter
例如使用 HnswGraph
API 调用额外的步骤。我假设这样做是为了在插入的向量和文档 ID 之间建立关联。我使用 HnswGraph#search
检索到的 nodeId 从未与向量 ID 匹配。我不知道是否需要额外的步骤来设置图表,或者之后是否需要以某种方式创建相关性。
好消息是 LeafReader#searchNearestVectors
方法有效。我更新了现在也使用 Lucene 文档的示例。
@Test
public void testWriteAndQueryIndex() throws IOException {
// Persist and read the data
try (MMapDirectory dir = new MMapDirectory(indexPath)) {
// Write index
int indexedDoc = writeIndex(dir, vectors);
// Read index
readAndQuery(dir, vectors, indexedDoc);
}
}
具有 [0.97|0.02] 的矢量 7 非常接近搜索查询目标 [0.98|0.01]。
Test vectors:
0 => [0.13|0.37]
1 => [0.99|0.49]
2 => [0.98|0.57]
3 => [0.23|0.64]
4 => [0.72|0.92]
5 => [0.08|0.74]
6 => [0.50|0.27]
7 => [0.97|0.02]
8 => [0.90|0.21]
9 => [0.89|0.09]
10 => [0.11|0.95]
Doc Based Search:
Searching for NN of [0.98 | 0.01]
TotalHits: 11
7 => [0.97|0.02]
9 => [0.89|0.09]
完整示例:
https://gist.github.com/Jotschi/d8a91758c84203d172f818c8be4964e4
另一种解决方法是使用 KnnVectorQuery。
try (IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir)) {
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
System.out.println("Query: [" + String.format("%.2f", queryVector[0]) + ", " + String.format("%.2f", queryVector[1]) + "]");
TopDocs results = searcher.search(new KnnVectorQuery("field", queryVector, 3), 10);
System.out.println("Hits: " + results.totalHits);
for (ScoreDoc sdoc : results.scoreDocs) {
Document doc = reader.document(sdoc.doc);
StoredField idField = (StoredField) doc.getField("id");
System.out.println("Found: " + idField.numericValue() + " = " + String.format("%.1f", sdoc.score));
}
}
完整示例:
https://gist.github.com/Jotschi/7d599dff331d75a3bdd02e62f65abfba
我想使用 Lucene 运行 进行最近邻搜索。我在 JVM 11 上使用 Lucene 9.0.0。我没有找到太多文档,主要尝试使用现有的 tests.
我写了一个准备 HnswGraph
的小测试,但到目前为止搜索没有产生预期的结果。我设置了一组随机向量并添加了一个非常接近我的搜索目标的最终向量 (0.99f,0.01f)。
不幸的是,搜索从未 returns 预期值。我不确定我的错误在哪里。我假设它可能与插入和文档 ID 顺序有关。
也许对lucene比较熟悉的人可以提供一些反馈。我的方法正确吗?我使用文档只是为了持久化。
HnswGraphBuilder builder = new HnswGraphBuilder(vectors, similarityFunction, maxConn, beamWidth, seed);
HnswGraph hnsw = builder.build(vectors);
// Run a search
NeighborQueue nn = HnswGraph.search(
new float[] { 1, 0 },
10,
10,
vectors.randomAccess(), // ? Why do I need to specify the graph values again?
similarityFunction, // ? Why can I specify a different similarityFunction for search. Should that not be the same that was used for graph creation?
hnsw,
null,
new SplittableRandom(RandomUtils.nextLong()));
完整的测试源可以在这里找到: https://gist.github.com/Jotschi/cea21a72412bcba80c46b967e9c52b0f
我设法让它工作了。
我现在使用 LeafReader#searchNearestVectors
,而不是直接使用 HnswGraph
API。在调试时我注意到 Lucene90HnswVectorsWriter
例如使用 HnswGraph
API 调用额外的步骤。我假设这样做是为了在插入的向量和文档 ID 之间建立关联。我使用 HnswGraph#search
检索到的 nodeId 从未与向量 ID 匹配。我不知道是否需要额外的步骤来设置图表,或者之后是否需要以某种方式创建相关性。
好消息是 LeafReader#searchNearestVectors
方法有效。我更新了现在也使用 Lucene 文档的示例。
@Test
public void testWriteAndQueryIndex() throws IOException {
// Persist and read the data
try (MMapDirectory dir = new MMapDirectory(indexPath)) {
// Write index
int indexedDoc = writeIndex(dir, vectors);
// Read index
readAndQuery(dir, vectors, indexedDoc);
}
}
具有 [0.97|0.02] 的矢量 7 非常接近搜索查询目标 [0.98|0.01]。
Test vectors:
0 => [0.13|0.37]
1 => [0.99|0.49]
2 => [0.98|0.57]
3 => [0.23|0.64]
4 => [0.72|0.92]
5 => [0.08|0.74]
6 => [0.50|0.27]
7 => [0.97|0.02]
8 => [0.90|0.21]
9 => [0.89|0.09]
10 => [0.11|0.95]
Doc Based Search:
Searching for NN of [0.98 | 0.01]
TotalHits: 11
7 => [0.97|0.02]
9 => [0.89|0.09]
完整示例: https://gist.github.com/Jotschi/d8a91758c84203d172f818c8be4964e4
另一种解决方法是使用 KnnVectorQuery。
try (IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir)) {
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
System.out.println("Query: [" + String.format("%.2f", queryVector[0]) + ", " + String.format("%.2f", queryVector[1]) + "]");
TopDocs results = searcher.search(new KnnVectorQuery("field", queryVector, 3), 10);
System.out.println("Hits: " + results.totalHits);
for (ScoreDoc sdoc : results.scoreDocs) {
Document doc = reader.document(sdoc.doc);
StoredField idField = (StoredField) doc.getField("id");
System.out.println("Found: " + idField.numericValue() + " = " + String.format("%.1f", sdoc.score));
}
}
完整示例: https://gist.github.com/Jotschi/7d599dff331d75a3bdd02e62f65abfba