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SymphonyQG：實現量化與圖結構的協同整合，以優化近似最近鄰搜尋

Q: SymphonyQG 如何與其他基於學習的 ANN 方法（例如，基於圖神經網路的方法）進行比較？

SymphonyQG 是一種基於圖的 ANN 搜尋演算法，它主要透過量化和圖結構優化來提升搜尋效率。相較之下，基於圖神經網路 (GNN) 的方法則利用深度學習模型來學習資料的嵌入表示和圖結構，進而實現高效的 ANN 搜尋。 兩者的比較如下： 資料表示： SymphonyQG 使用量化技術將高維向量壓縮成短碼，而 GNN 方法則學習資料的低維嵌入表示。 圖結構： SymphonyQG 採用基於貪婪演算法和量化技術的圖建構和優化策略，而 GNN 方法通常透過學習演算法來優化圖結構。 搜尋效率： SymphonyQG 的搜尋效率主要取決於圖結構和量化技術的效率，而 GNN 方法的搜尋效率則受模型複雜度和硬體加速能力影響。 可解釋性： SymphonyQG 的搜尋過程相對容易理解和解釋，而 GNN 方法則較為複雜，可解釋性較低。 總體而言： SymphonyQG 是一種高效且易於理解的 ANN 搜尋演算法，適用於大規模資料集。GNN 方法則在處理複雜資料分佈和提升搜尋準確率方面具有潛力，但需要更高的計算成本和更複雜的模型訓練過程。

Q: SymphonyQG 的圖結構優化策略是否可以應用於其他基於圖結構的 ANN 方法？

SymphonyQG 的圖結構優化策略主要包含兩個方面： 利用 FastScan 加速圖建構： SymphonyQG 利用 FastScan 高效的批量距離估計能力來加速基於圖的索引建構過程，特別是在尋找候選鄰居階段。這種策略可以應用於其他基於圖結構的 ANN 方法，例如 HNSW、NSG 等，來提升索引建構效率。 圖結構精煉以適應 FastScan： SymphonyQG 透過補充邊來確保每個節點的出度是批量大小的倍數，從而最大程度地利用 FastScan 的批量計算能力。這種策略同樣可以應用於其他使用批量距離估計技術的 ANN 方法，例如使用 PQ 的圖搜尋演算法，來提升搜尋效率。 然而，需要注意的是： SymphonyQG 的圖結構優化策略是與其量化技術和搜尋演算法緊密結合的。因此，在將其應用於其他基於圖結構的 ANN 方法時，需要根據具體演算法的特点进行调整和适配，才能達到最佳效果。

Q: 如果資料集的大小和維度持續增加，SymphonyQG 的效能和記憶體消耗將如何變化？

資料集大小和維度增加對 SymphonyQG 的影響： 效能： 搜尋效率： SymphonyQG 的搜尋效率主要取決於圖結構的優劣。當資料集大小增加時，圖的規模也會隨之增加，搜尋路徑可能會變長，導致搜尋效率下降。然而，SymphonyQG 的圖結構優化策略可以有效地減緩這種趨勢。 索引效率： SymphonyQG 使用 FastScan 加速索引建構，可以有效地應對資料集大小增加帶來的挑戰。 記憶體消耗： 圖結構： 資料集大小增加會導致圖結構的記憶體佔用增加。 量化碼： SymphonyQG 使用量化技術壓縮資料，可以有效地控制記憶體消耗。然而，維度增加可能會導致量化碼長度增加，進而增加記憶體佔用。 總體而言： SymphonyQG 在處理大規模資料集方面具有一定優勢，但隨著資料集大小和維度的持續增加，其效能和記憶體消耗也會受到影響。 應對策略： 針對大規模資料集，可以考慮採用以下策略來提升 SymphonyQG 的效能： 圖結構分層： 將大規模圖結構劃分為多個層級，以減少搜尋路徑長度。 並行搜尋： 利用多核 CPU 或 GPU 加速搜尋過程。 針對高維資料，可以考慮以下策略來控制 SymphonyQG 的記憶體消耗： 降維技術： 在保證搜尋準確率的前提下，使用降維技術降低資料維度。 更緊湊的量化技術： 採用更先進的量化技術，例如，使用更短的量化碼來表示資料。 總結： 雖然資料集大小和維度增加會對 SymphonyQG 的效能和記憶體消耗帶來挑戰，但透過適當的優化策略，SymphonyQG 仍然可以作為一種有效的 ANN 搜尋解決方案，應用於實際場景。

Grunnleggende konsepter

SymphonyQG 是一種新的近似最近鄰搜尋（ANN）演算法，它通過將量化技術 RaBitQ 與圖結構索引更協同地整合，顯著提升了搜尋效能和索引速度。

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研究目標
本研究旨在解決現有基於圖結構的近似最近鄰搜尋（ANN）方法在查詢和索引方面的效能瓶頸，特別是 NGT-QG 方法存在的限制。研究目標是開發一種名為 SymphonyQG 的新方法，通過更協調地整合量化技術和圖結構索引，以提高 ANN 查詢的效能。
方法
SymphonyQG 基於以下四個主要構想：

**整合 RaBitQ 量化方法：**將 RaBitQ 整合到基於圖結構索引的搜尋方案中，利用其提供具有嚴格誤差界限的無偏估計器的優勢，並解決向量歸一化和使用 FastScan 進行高效距離估計等技術挑戰。
**聯合設計搜尋演算法和資料佈局：**設計一種新的搜尋演算法和專用資料佈局，通過將原始資料向量與基於圖結構搜尋所需的資料（例如，鄰居及其量化碼）緊湊地儲存，以最大程度地減少隨機記憶體訪問。
**利用 FastScan 加速索引構建：**利用 FastScan 加速基於圖結構索引的構建過程，通過迭代調整圖結構，並使用高效的搜尋演算法為每個頂點尋找最近鄰居作為候選邊。
**圖結構優化：**提出一種圖結構優化策略，通過補充邊緣來確保圖結構中每個頂點的出度嚴格為批次大小的倍數，從而更好地與 FastScan 對齊，並充分利用其批次計算能力。

主要發現

SymphonyQG 在所有測試的真實世界資料集上，在時間-準確性權衡方面建立了新的最先進水平。
在 95% 的召回率（K = 10）下，SymphonyQG 的 QPS 比最具競爭力的基準測試高出 1.5 倍到 4.5 倍，比經典的 HNSWlib 函式庫高出 3.5 倍到 17 倍。
SymphonyQG 的索引速度至少比 NGT-QG 快 8 倍。
主要結論
SymphonyQG 通過更協調地整合量化技術和圖結構索引，成功地解決了現有基於圖結構的 ANN 方法的效能瓶頸。實驗結果證明了 SymphonyQG 在搜尋效能和索引速度方面的顯著提升，使其成為 ANN 查詢的有效解決方案。
研究意義
本研究為 ANN 查詢領域做出了重要貢獻，提出了一種新穎且高效的演算法 SymphonyQG，該演算法在時間-準確性權衡方面優於現有方法。SymphonyQG 的開源函式庫也為研究社群和業界從業者提供了易於使用和評估的工具。
局限性和未來研究方向
SymphonyQG 目前僅支援歐幾里德空間和餘弦相似度的 ANN 查詢，因為其使用的量化方法 RaBitQ 是為這些度量標準設計的。未來研究可以探索將 SymphonyQG 擴展到其他距離度量標準，並進一步優化其效能和記憶體消耗。

Statistikk

在 95% 的召回率（K = 10）下，SymphonyQG 的 QPS 比最具競爭力的基準測試高出 1.5 倍到 4.5 倍。
SymphonyQG 的 QPS 比經典的 HNSWlib 函式庫高出 3.5 倍到 17 倍。
SymphonyQG 的索引速度至少比 NGT-QG 快 8 倍。
在 Deep-1M 資料集中，約有 23% 的頂點具有非完整批次。
MSong 資料集上圖結構的平均出度為 19.8（當 R = 32 時）。

Viktige innsikter hentet fra

SymphonyQG: Towards Symphonious Integration of Quantization and Graph for Approximate Nearest Neighbor Search

by Yutong Gou, ... klokken arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12229.pdf

SymphonyQG: Towards Symphonious Integration of Quantization and Graph for Approximate Nearest Neighbor Search

Dypere Spørsmål

SymphonyQG 如何與其他基於學習的 ANN 方法（例如，基於圖神經網路的方法）進行比較？

SymphonyQG 是一種基於圖的 ANN 搜尋演算法，它主要透過量化和圖結構優化來提升搜尋效率。相較之下，基於圖神經網路 (GNN) 的方法則利用深度學習模型來學習資料的嵌入表示和圖結構，進而實現高效的 ANN 搜尋。
兩者的比較如下：

資料表示： SymphonyQG 使用量化技術將高維向量壓縮成短碼，而 GNN 方法則學習資料的低維嵌入表示。
圖結構： SymphonyQG 採用基於貪婪演算法和量化技術的圖建構和優化策略，而 GNN 方法通常透過學習演算法來優化圖結構。
搜尋效率： SymphonyQG 的搜尋效率主要取決於圖結構和量化技術的效率，而 GNN 方法的搜尋效率則受模型複雜度和硬體加速能力影響。
可解釋性： SymphonyQG 的搜尋過程相對容易理解和解釋，而 GNN 方法則較為複雜，可解釋性較低。
總體而言： SymphonyQG 是一種高效且易於理解的 ANN 搜尋演算法，適用於大規模資料集。GNN 方法則在處理複雜資料分佈和提升搜尋準確率方面具有潛力，但需要更高的計算成本和更複雜的模型訓練過程。

SymphonyQG 的圖結構優化策略是否可以應用於其他基於圖結構的 ANN 方法？

SymphonyQG 的圖結構優化策略主要包含兩個方面：

利用 FastScan 加速圖建構：  SymphonyQG 利用 FastScan 高效的批量距離估計能力來加速基於圖的索引建構過程，特別是在尋找候選鄰居階段。這種策略可以應用於其他基於圖結構的 ANN 方法，例如 HNSW、NSG 等，來提升索引建構效率。
圖結構精煉以適應 FastScan： SymphonyQG  透過補充邊來確保每個節點的出度是批量大小的倍數，從而最大程度地利用 FastScan 的批量計算能力。這種策略同樣可以應用於其他使用批量距離估計技術的 ANN 方法，例如使用 PQ 的圖搜尋演算法，來提升搜尋效率。

然而，需要注意的是： SymphonyQG 的圖結構優化策略是與其量化技術和搜尋演算法緊密結合的。因此，在將其應用於其他基於圖結構的 ANN 方法時，需要根據具體演算法的特点进行调整和适配，才能達到最佳效果。

如果資料集的大小和維度持續增加，SymphonyQG 的效能和記憶體消耗將如何變化？

資料集大小和維度增加對 SymphonyQG 的影響：

效能：

搜尋效率： SymphonyQG 的搜尋效率主要取決於圖結構的優劣。當資料集大小增加時，圖的規模也會隨之增加，搜尋路徑可能會變長，導致搜尋效率下降。然而，SymphonyQG 的圖結構優化策略可以有效地減緩這種趨勢。
索引效率：  SymphonyQG 使用 FastScan 加速索引建構，可以有效地應對資料集大小增加帶來的挑戰。


記憶體消耗：

圖結構：  資料集大小增加會導致圖結構的記憶體佔用增加。
量化碼：  SymphonyQG 使用量化技術壓縮資料，可以有效地控制記憶體消耗。然而，維度增加可能會導致量化碼長度增加，進而增加記憶體佔用。
總體而言： SymphonyQG 在處理大規模資料集方面具有一定優勢，但隨著資料集大小和維度的持續增加，其效能和記憶體消耗也會受到影響。
應對策略：

針對大規模資料集，可以考慮採用以下策略來提升 SymphonyQG 的效能：

圖結構分層：  將大規模圖結構劃分為多個層級，以減少搜尋路徑長度。
並行搜尋：  利用多核 CPU 或 GPU 加速搜尋過程。


針對高維資料，可以考慮以下策略來控制 SymphonyQG 的記憶體消耗：

降維技術：  在保證搜尋準確率的前提下，使用降維技術降低資料維度。
更緊湊的量化技術：  採用更先進的量化技術，例如，使用更短的量化碼來表示資料。
總結： 雖然資料集大小和維度增加會對 SymphonyQG 的效能和記憶體消耗帶來挑戰，但透過適當的優化策略，SymphonyQG 仍然可以作為一種有效的 ANN 搜尋解決方案，應用於實際場景。