譯者 | 李睿
審校 | 重樓
在當今數據生成量呈指數級增長的時代，組織必須有效地利用這些豐富的信息來保持其競爭優勢。有效地搜索和分析客戶數據（例如確定用戶對電影推薦或情感分析的偏好），在推動明智決策和增強用戶體驗方面發揮著至關重要的作用。例如，流媒體服務可以采用向量搜索來推薦適合個人觀看歷史和收視率的電影，而零售商可以分析客戶情緒來微調營銷策略。
對于數據工程師來說，他們的任務是實施這些復雜的解決方案，確保組織可以從龐大的數據集中獲得可操作的見解。本文探討了使用Elasticsearch進行向量搜索的復雜性，重點介紹了優化性能的有效技術和最佳實踐。通過對個性化營銷的圖像檢索和客戶情感聚類的文本分析案例的研究，展示了優化向量搜索如何導致改進的客戶交互和顯著的業務增長。
什么是向量搜索？
向量搜索是一種強大的方法，通過將數據點表示為高維空間中的向量來識別數據點之間的相似性。這種方法對于需要根據屬性快速檢索相似項的應用程序特別有用。
向量搜索圖解
考慮下圖，它描述了向量表示如何實現相似性搜索：
- 查詢嵌入：查詢“有哪些好看的科幻電影？”被轉換成向量表示，例如[0.1,0.2，…], 0.4]。
- 索引：將這個向量與存儲在Elasticsearch中的預索引向量（例如，來自AppA和AppB等應用程序）進行比較，以查找類似的查詢或數據點。
- k-NN搜索：使用k-近鄰（k-NN）等算法，Elasticsearch可以有效地從索引向量中檢索最匹配的內容，幫助快速識別最相關的信息。
這種機制使Elasticsearch在推薦系統、圖像搜索和自然語言處理等用例中表現出色，在這些用例中，理解場景和相似性是關鍵。
使用Elasticsearch進行向量搜索的關鍵優勢
（1）高維支持
Elasticsearch擅長管理復雜的數據結構，這對人工智能和機器學習應用程序至關重要。在處理多方面數據類型（如圖像或文本數據）時，這種能力至關重要。
（2）可擴展性
其架構支持水平擴展，使組織能夠在不降低性能的情況下處理不斷擴展的數據集。隨著數據量的持續增長。
（3）整合
Elasticsearch與Elastic堆棧無縫協作，為數據攝取、分析和可視化提供了全面的解決方案。這種整合確保數據工程師可以利用統一的平臺來處理各種數據處理任務。
優化向量搜索性能的最佳實踐
1.降低向量維度
降低向量維度可以顯著提高搜索性能。像PCA（主成分分析）或UMAP（統一流形逼近和投影）這樣的技術有助于在簡化數據結構的同時保持基本特征。
示例：使用PCA進行降維
以下是如何使用Scikit-learn在Python中實現PCA：
Python
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# Sample high-dimensional data
data = np.random.rand(1000, 50) # 1000 samples, 50 features
# Apply PCA to reduce to 10 dimensions
pca = PCA(n_compnotallow=10)
reduced_data = pca.fit_transform(data)
print(reduced_data.shape) # Output: (1000, 10)2.有效指數
利用近似最近鄰（ANN）算法可以顯著加快搜索時間。考慮使用：
- HNSW（分層可導航小世界）：以其性能和準確性的平衡而聞名。
- FAISS (Facebook AI相似度搜索）：針對大型數據集進行了優化，并能夠利用GPU加速。
示例：在Elasticsearch中實現HNSW
可以在Elasticsearch中定義索引設置來利用HNSW，如下所示：
JSON
PUT /my_vector_index
{
"settings": {
"index": {
"knn": true,
"knn.space_type": "l2",
"knn.algo": "hnsw"
}
},
"mappings": {
"properties": {
"my_vector": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 10 // Adjust based on your data
}
}
}
}3.批量查詢
為了提高效率，在單個請求中批量處理多個查詢可以最大限度地減少開銷。這對于具有高用戶流量的應用程序特別有用。
示例：Elasticsearch中的批中處理
可以使用_msearch端點進行批量查詢：
JSON
POST /_msearch
{ "index": "my_vector_index" }
{ "query": { "match_all": {} } }
{ "index": "my_vector_index" }
{ "query": { "match": { "category": "sci-fi" } } }4.使用緩存
為頻繁訪問的查詢實現緩存策略，以減少計算負載并縮短響應時間。
5.監控性能
定期分析性能指標對于識別瓶頸至關重要。像Kibana這樣的工具可以幫助可視化這些數據，從而對Elasticsearch配置進行明智的調整。
調優HNSW中的參數以提高性能
優化HNSW包括調整某些參數，以在大型數據集上獲得更好的性能：
- M（最大連接數）：增加此值可以提高召回率，但可能需要采用更多內存。
- EfConstruction（構建過程中的動態列表大小）：數值越大，圖形越準確，但會增加索引時間。
- EfSearch（搜索過程中的動態列表大小）：調整這個會影響速度和準確性的權衡；較大的值獲得更好的召回率，但需要更長的計算時間。
示例：調整HNSW參數
可以像這樣調整索引創建中的HNSW參數：
JSON
PUT /my_vector_index
{
"settings": {
"index": {
"knn": true,
"knn.algo": "hnsw",
"knn.hnsw.m": 16, // More connections
"knn.hnsw.ef_construction": 200, // Higher accuracy
"knn.hnsw.ef_search": 100 // Adjust for search accuracy
}
},
"mappings": {
"properties": {
"my_vector": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 10
}
}
}
}案例研究：客戶數據應用中降維對HNSW性能的影響
個性化營銷的圖像檢索
在客戶數據應用的圖像檢索系統中，降維技術發揮著至關重要的作用。在一項研究中，研究人員應用主成分分析（PCA）在用分層可導航小世界（HNSW）網絡對圖像進行索引之前進行降維。PCA顯著提高了檢索速度，這對于處理大量客戶數據的應用程序至關重要——盡管這是以信息減少導致的輕微精度損失為代價的。為了解決這個問題，研究人員還研究了統一流形近似和投影（UMAP）作為替代方案。UMAP更有效地保存了本地數據結構，保留了個性化營銷建議所需的復雜細節。雖然UMAP需要比PCA更大的計算能力，但它在搜索速度和高精度之間取得了平衡，使其成為準確性關鍵任務的可行選擇。
客戶情感聚類的文本分析
在客戶情緒分析領域，另一項研究發現，UMAP在聚類相似文本數據方面優于PCA。UMAP允許HNSW模型以更高的準確性對客戶情緒進行聚類，這在理解客戶反饋和提供更個性化的響應方面具有優勢。UMAP的使用使HNSW中的EfSearch值更小，提高了搜索速度和精度。聚類效率的改進可以更快地識別相關的客戶情緒，增強有針對性的營銷工作和基于情緒的客戶細分。
整合自動化優化技術
優化降維和HNSW參數對于最大限度地提高客戶數據系統的性能至關重要。自動化優化技術簡化了這一調整過程，確保所選配置在各種應用程序中都是有效的：
- 網格和隨機搜索：這些方法提供了廣泛和系統的參數探索，有效地識別合適的配置。
- 貝葉斯優化：該技術通過更少的評估縮小了最優參數的范圍，從而節約計算資源。
- 交叉驗證：交叉驗證有助于跨各種數據集驗證參數，確保其適用于不同的客戶數據場景。
應對自動化的挑戰
在降維和HNSW工作流中集成自動化可能會帶來挑戰，特別是在管理計算需求和防止過擬合方面。克服這些挑戰的策略包括：
- 減少計算開銷：使用并行處理來分配工作負載可以減少優化時間，提高工作流效率。
- 模塊化集成：模塊化方法有助于將自動化系統無縫集成到現有工作流中，從而降低復雜性。
- 防止過擬合：通過交叉驗證進行穩健的驗證，確保優化的參數在數據集之間一致執行，最大限度地減少過擬合，增強客戶數據應用程序的可擴展性。
結論
為了充分利用Elasticsearch中的向量搜索性能，采用一種結合降維、高效索引和周到參數調優的策略至關重要。通過整合這些技術，數據工程師可以創建一個高度響應和精確的數據檢索系統。自動化優化方法進一步提升了這一過程，允許不斷改進搜索參數和索引策略。隨著組織越來越依賴來自龐大數據集的實時見解，這些優化可以顯著提升決策能力，提供更快、更相關的搜索結果。采用這種方法為未來的可擴展性和改進的響應能力奠定了基礎，使搜索能力與不斷變化的業務需求和數據增長保持一致。
原文標題：Optimizing Vector Search Performance With Elasticsearch，作者：Venkata Gummadi
