Core Concepts
高次元データを効率的に管理するためのQuantixarプロジェクトの紹介。
Abstract
Abstract:
伝統的なデータベース管理システムが現代のアプリケーションで一般的な複雑で高次元のデータを効果的に表現し、クエリするために支援が必要。
ベクトルデータベースは、数値ベクトルとしてデータを多次元空間内に格納することで、類似性ベースの検索や分析を可能にする。
Quantixarは、高次元設定で効率的に設計されたベクターデータベースプロジェクト。
Introduction:
ハイパキューブ内でランダムに分布したデータポイントが増加すると、その体積が指数関数的に増加する「次元呪い」。
高次元空間では、距離メトリックス(例:ユークリッド距離)が有効性を失う。
Methodology:
Quantixarのアーキテクチャは4つの主要なモジュールから構成される:Query processing module, Quantization module, Indexing, and Storage Engine module.
Results:
HNSWインデックスアルゴリズムのパフォーマンス評価。Fashion-MNISTおよびSIFT 128データセットで評価された主要メトリック。
Conclusion:
Quantixarは、Qdrant、Weaviate、Milvusなどの確立されたシステムから学び、進化した技術基盤を築くことで、ベクターデータベース分野を前進させることを目指す。
Stats
Vector Query: The vector query is a foundational query type in Quantixar, primarily focusing on vector similarity search.
Product Quantization (PQ): Original vector: x ∈ Rd. Number of sub-vectors: m. Codebook size for each sub-vector: k.