Быстрый поиск похожих объектов: новый подход к ускорению векторных баз данных

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили AQR-HNSW — инновационную систему, значительно повышающую скорость поиска ближайших соседей в больших наборах данных.

AQR-HNSW объединяет квантование с учетом плотности данных, многоступенчатую переранжировку и SIMD-оптимизации для повышения производительности и снижения потребления памяти.

По мере роста объемов векторных данных, алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей (ANN) сталкиваются с ограничениями по памяти и скорости вычислений. В данной работе представлена новая методика ‘AQR-HNSW: Accelerating Approximate Nearest Neighbor Search via Density-aware Quantization and Multi-stage Re-ranking’, направленная на повышение эффективности графов HNSW за счет адаптивной квантизации, многоступенчатой переранжировки и SIMD-оптимизаций. Предложенный подход позволяет добиться увеличения скорости обработки запросов в 2.5-3.3 раза при сохранении высокой точности поиска и значительном снижении потребления памяти. Способны ли эти улучшения открыть новые возможности для масштабирования векторных баз данных и применения ANN в задачах, требующих обработки гигантских объемов данных?

Вызов Многомерного Сходства: Предел Возможностей

По мере увеличения объемов данных задача поиска схожих элементов в многомерном пространстве становится вычислительно непосильной. Это связано с так называемым «проклятием размерности», когда расстояние между точками в пространстве возрастает, а плотность данных уменьшается. В результате, для точного определения ближайших соседей необходимо последовательно сравнивать запрос с каждым элементом в наборе данных, что требует экспоненциального увеличения времени вычислений с ростом размерности и объема данных. Таким образом, поиск даже относительно небольшого числа ближайших соседей в высокоразмерном пространстве может стать крайне ресурсоемкой задачей, препятствующей эффективной работе многих приложений, от систем рекомендаций до анализа изображений и обработки естественного языка.

В задачах, связанных с поиском наиболее похожих элементов в больших базах данных, точные методы поиска ближайших соседей быстро становятся непрактичными по мере увеличения размерности данных и объема наборов. Это связано с тем, что сложность вычислений растет экспоненциально с увеличением числа признаков, что приводит к неприемлемому времени отклика даже на современных вычислительных системах. Например, для базы данных, содержащей миллионы векторов с сотнями признаков, полный перебор всех возможных кандидатов для определения ближайшего соседа может занять часы или даже дни. Поэтому, при работе с крупномасштабными приложениями, такими как системы рекомендаций, поиск похожих изображений или анализ геномных данных, необходимость в более эффективных алгоритмах становится критической.

В условиях экспоненциального роста объемов данных, поиск точных ближайших соседей в многомерном пространстве становится непосильной задачей для вычислительных ресурсов. Поиск приблизительных ближайших соседей (ANN) представляет собой привлекательную альтернативу, позволяющую существенно ускорить процесс, жертвуя при этом абсолютной точностью. Суть подхода заключается в том, чтобы находить не обязательно самые близкие объекты, а те, которые достаточно близки для решения конкретной задачи. Такой компромисс позволяет обрабатывать огромные массивы данных в реальном времени, что критически важно для приложений, таких как рекомендательные системы, поиск изображений и анализ геномных данных. Вместо поиска идеального соответствия, ANN-алгоритмы стремятся к балансу между скоростью и качеством, обеспечивая приемлемый уровень точности при значительном снижении вычислительных затрат.

Существующие методы приближенного поиска ближайших соседей (ANN) сталкиваются с серьезной проблемой баланса между скоростью и точностью. Стремление к снижению задержки, то есть времени ответа на запрос, часто приводит к ухудшению точности, измеряемой как полнота (recall) — доля действительно близких объектов, которые были найдены. И наоборот, повышение точности обычно требует более сложных алгоритмов и, следовательно, увеличения задержки. Эта дилемма особенно актуальна для масштабных приложений, где необходимо обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени. Разработчики ANN-алгоритмов постоянно ищут новые способы оптимизации, чтобы одновременно добиться высокой полноты и минимальной задержки, однако на практике достижение оптимального компромисса остается сложной задачей, требующей тщательной настройки параметров и выбора подходящего алгоритма для конкретной задачи.

HNSW: Основа Графового Поиска

Иерархические графы Navigable Small World (HNSW) представляют собой эффективную структуру для поиска ближайших соседей (ANN). В основе HNSW лежит построение многослойного графа, где каждый слой содержит подмножество данных и связи с соседними слоями. Такая организация позволяет осуществлять поиск, начиная с верхнего слоя и последовательно спускаясь к нижним, что значительно сокращает количество просматриваемых элементов. Эффективность HNSW обусловлена тем, что сложность поиска асимптотически приближается к логарифмической $O(log(N))$ , где $N$ — количество векторов в базе данных. В отличие от линейного поиска, который требует проверки каждого вектора, HNSW позволяет быстро находить приближенных ближайших соседей, что особенно важно при работе с большими объемами данных.

Графы HNSW (Hierarchical Navigable Small World) строятся на основе многослойной структуры, состоящей из нескольких уровней графов, соединенных между собой. Каждый слой представляет собой граф, где вершины соответствуют векторам данных, а ребра — связям между ними. С уменьшением номера слоя количество вершин и ребер уменьшается, формируя иерархию. Поиск начинается с верхнего слоя и постепенно переходит к нижним, сужая область поиска. Такая иерархическая структура позволяет добиться логарифмической сложности поиска $O(log(N))$ , где $N$ — количество векторов в базе данных, благодаря эффективному сокращению пространства поиска на каждом уровне и приближению к ближайшим соседям.

Принцип работы HNSW заключается в быстром сближении с потенциальными ближайшими соседями за счет навигации по многоуровневой иерархической структуре графа. Начиная поиск с верхнего уровня, алгоритм последовательно переходит на более низкие уровни, уточняя область поиска и отбрасывая удаленные объекты. Каждый уровень представляет собой более детальное представление данных, что позволяет алгоритму экспоненциально уменьшать количество кандидатов на роль ближайшего соседа с каждым шагом. Это обеспечивает логарифмическую сложность поиска, поскольку количество шагов, необходимых для достижения целевого узла, растет логарифмически относительно общего числа векторов в базе данных.

Эффективность алгоритма HNSW напрямую зависит от сбалансированного соотношения между связностью графа и глубиной поиска. Более высокая связность, достигаемая за счет увеличения количества ближайших соседей для каждого узла, обеспечивает быстрое перемещение по графу, но увеличивает вычислительные затраты на построение и обслуживание индекса. С другой стороны, меньшая связность снижает эти затраты, однако может потребовать более глубокого обхода графа для достижения желаемой точности. Оптимальный баланс достигается путем настройки параметров алгоритма, таких как количество связей (M) и максимальная глубина поиска, что позволяет минимизировать время поиска при сохранении приемлемого уровня точности. Регулировка этих параметров позволяет адаптировать алгоритм к конкретным требованиям задачи и характеристикам данных.

AQR-HNSW: Масштабирование HNSW с Адаптивной Точностью

AQR-HNSW представляет собой новую структуру, разработанную для повышения масштабируемости алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World). В отличие от традиционных реализаций HNSW, AQR-HNSW использует адаптивную квантизацию, основанную на плотности данных, для снижения точности векторных представлений в процессе построения и поиска. Это позволяет существенно уменьшить объем памяти, необходимый для хранения графа индекса, и повысить скорость обработки запросов. В ходе тестов было показано, что AQR-HNSW обеспечивает прирост производительности в 2.5-3.3 раза по количеству запросов в секунду (QPS) при сохранении не менее 98% точности поиска (recall), а также обеспечивает 5-кратное ускорение процесса построения индекса по сравнению с современными реализациями HNSW.

Адаптивная квантизация с учетом плотности данных (Density-Aware Adaptive Quantization) в AQR-HNSW предполагает снижение точности представления векторов в зависимости от локальной плотности данных. В областях с высокой плотностью векторов используется более низкая точность, что позволяет существенно снизить объем памяти, необходимый для хранения индекса. В областях с низкой плотностью, где требуется большая точность для различения векторов, сохраняется более высокая точность представления. Данный подход позволяет динамически регулировать компромисс между точностью и объемом памяти, оптимизируя производительность поиска и снижая требования к ресурсам. Реализация позволяет сократить объем памяти, используемый для хранения графа индекса, до 75% без значительной потери точности поиска.

Многоступенчатая переранжировка в AQR-HNSW реализуется как последовательное уточнение результатов поиска с возрастающей точностью. Первоначальный поиск выполняется на квантованном графе с низкой точностью для обеспечения высокой скорости. Затем, результаты этого поиска используются для извлечения подмножества наиболее релевантных векторов, которые переранжируются с использованием вычислений с большей точностью. Этот процесс повторяется несколько раз, последовательно уменьшая количество векторов, подлежащих переранжировке, и увеличивая точность вычислений. Такая стратегия позволяет добиться оптимального баланса между скоростью и точностью поиска, минимизируя вычислительные затраты при сохранении высокого уровня релевантности результатов.

AQR-HNSW демонстрирует значительное повышение производительности по сравнению с современными реализациями HNSW. Благодаря комбинации адаптивной квантизации и многоступенчатой переранжировки, система достигает увеличения скорости обработки запросов (QPS) на 2.5-3.3 раза при сохранении уровня полноты (recall) выше 98%. Одновременно с этим, достигается снижение объема памяти, необходимого для хранения графа индекса, на 75%, а скорость построения индекса увеличивается в 5 раз. Данные показатели подтверждают эффективность предложенного подхода к масштабированию HNSW для работы с большими объемами данных.

Оптимизации и Практические Соображения

В процессе повторной ранжировки результатов поиска AQR-HNSW демонстрирует значительное повышение эффективности за счет использования формата фиксированной точки. Этот подход позволяет снизить вычислительные затраты и объем памяти, необходимые для представления векторов, без существенной потери точности. Вместо операций с плавающей точкой, которые требуют больше ресурсов, алгоритм переходит на целочисленные вычисления с фиксированной точкой, что особенно важно при работе с большими объемами данных и ограниченными ресурсами. Такая оптимизация не только ускоряет процесс повторной ранжировки, но и повышает общую производительность системы, делая AQR-HNSW более подходящим для развертывания в условиях ограниченной вычислительной мощности.

Применение стратегии ранней остановки значительно ускоряет процесс поиска в системе AQR-HNSW. Вместо того, чтобы просматривать все возможные кандидаты, алгоритм прекращает поиск, как только найдены результаты, удовлетворяющие заданным критериям качества. Это позволяет существенно снизить вычислительные затраты, особенно при работе с большими объемами данных и в ситуациях, когда требуется быстрое получение приблизительных результатов. Эффективность данной оптимизации заключается в том, что в большинстве практических задач не всегда необходимо находить абсолютно все релевантные элементы, и достаточно лишь получить достаточное количество высококачественных кандидатов для дальнейшей обработки.

Для значительного повышения производительности AQR-HNSW активно применяются SIMD-инструкции, позволяющие распараллеливать вычисления расстояний между векторами. Исследования показали, что использование SIMD на платформах x86 и ARM приводит к впечатляющему увеличению скорости обработки запросов — показатель QPS (queries per second) возрастает в 3.0 раза на архитектуре x86 и в 3.1 раза на ARM, при работе с датасетом SIFT-1M. Такая оптимизация позволяет эффективно обрабатывать высокоразмерные данные, минимизируя время поиска ближайших соседей и обеспечивая высокую пропускную способность даже в условиях ограниченных ресурсов.

Сочетание оптимизаций, таких как использование фиксированного формата чисел, раннее завершение поиска и параллельные вычисления с применением SIMD-инструкций, позволяет AQR-HNSW эффективно работать с многомерными данными даже в условиях ограниченных ресурсов. Данный подход обеспечивает высокую производительность и масштабируемость, позволяя применять алгоритм на платформах с различной вычислительной мощностью. В частности, использование SIMD на архитектурах x86 и ARM демонстрирует значительное увеличение скорости обработки запросов — до 3.0x и 3.1x соответственно, на наборе данных SIFT-1M, что подтверждает возможность развертывания AQR-HNSW в мобильных устройствах и других средах с ограниченными аппаратными возможностями без существенной потери качества поиска.

Будущее Масштабируемого Поиска по Сходству

Современные векторные базы данных, такие как AQR-HNSW, FAISS и DiskANN, находятся в авангарде инноваций в области поиска по сходству. Эти системы позволяют эффективно индексировать и искать в огромных многомерных пространствах, что критически важно для приложений, работающих с данными, представленными в виде векторов — например, эмбеддингами изображений, текстов или других сложных объектов. AQR-HNSW, в частности, сочетает в себе преимущества графов, основанных на иерархическом приближенном ближайшем соседе (HNSW), с адаптивной квантизацией, что позволяет достичь высокой скорости поиска при сохранении приемлемого уровня точности. Разработка и совершенствование подобных алгоритмов открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных быстро и эффективно находить релевантную информацию в постоянно растущем объеме данных.

Продолжающиеся исследования в области адаптивной квантизации и эффективных методов переранжировки направлены на существенное повышение производительности систем поиска по векторам. Адаптивная квантизация позволяет динамически изменять степень сжатия данных, оптимизируя баланс между скоростью поиска и точностью результатов. В свою очередь, усовершенствованные методы переранжировки позволяют более точно упорядочивать результаты, полученные после быстрого, но приблизительного поиска, выявляя наиболее релевантные элементы. Сочетание этих подходов позволяет справляться с постоянно растущими объемами многомерных данных, обеспечивая возможность быстрого и точного поиска в сложных приложениях, таких как системы рекомендаций и поиск изображений, где критически важна скорость отклика и качество результатов.

Развитие алгоритмов поиска ближайших соседей, таких как AQR-HNSW, открывает новые горизонты для широкого спектра приложений. В частности, совершенствование этих технологий напрямую влияет на качество рекомендательных систем, позволяя предлагать пользователям более релевантный контент, будь то товары, фильмы или музыка. Не менее значимо влияние на системы поиска изображений, где высокая скорость и точность поиска по визуальному сходству становятся ключевыми. Например, в медицинских приложениях это позволяет врачам быстро находить схожие рентгеновские снимки для диагностики, а в сфере безопасности — идентифицировать объекты на видеозаписях. По мере увеличения объемов данных и усложнения задач машинного обучения, потребность в эффективных инструментах поиска ближайших соседей будет только расти, делая дальнейшие исследования в этой области критически важными.

В эпоху экспоненциального роста объемов данных и усложнения моделей машинного обучения, способность эффективно осуществлять поиск в многомерных пространствах становится критически важной. Традиционные методы поиска оказываются неспособными справиться с возрастающими требованиями к скорости и масштабируемости, что тормозит развитие целого ряда приложений — от систем рекомендаций и обработки изображений до анализа геномных данных и обнаружения аномалий. Поиск ближайших соседей в высокоразмерных векторных пространствах — это основа многих современных алгоритмов, и оптимизация этого процесса напрямую влияет на производительность и эффективность сложных систем искусственного интеллекта. Разработка новых подходов, способных быстро и точно находить релевантную информацию в огромных массивах данных, открывает перспективы для создания более интеллектуальных и отзывчивых приложений, способных решать задачи, которые ранее казались невозможными.

Исследование представляет собой не просто оптимизацию поиска ближайших соседей, а скорее создание сложной экосистемы, где каждый компонент — квантование, многоэтапное переранжирование, SIMD-оптимизации — влияет на общую устойчивость системы. Авторы, по сути, признают, что абсолютной точности достичь невозможно, и сосредотачиваются на создании системы, способной адаптироваться к неточностям и поддерживать высокую производительность. Как заметил Марвин Минский: «Наиболее интересные вопросы — это те, на которые мы не знаем ответов». В данном случае, фокус на приближенных алгоритмах и адаптивном переранжировании демонстрирует понимание этой истины — признание ограничений и поиск эффективных решений в условиях неопределенности.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, ускоряет поиск ближайших соседей, но ускорение — лишь временная отсрочка неизбежного. Каждая оптимизация, каждое сжатие данных — это новый вектор зависимости. Уменьшение потребления памяти — это не победа над энтропией, а лишь перераспределение её бремени. Система становится быстрее, но и более хрупкой, уязвимой к непредсказуемым изменениям в данных и запросах.

Поиск ближайших соседей, по сути, — это попытка навести порядок в хаосе многомерных данных. И чем более изощрённым становится этот порядок, тем более болезненным будет его разрушение. Квантование, многоступенчатая переранжировка — всё это лишь инструменты для усложнения структуры, а не для её упрощения. В конечном итоге, любая система, состоящая из множества взаимосвязанных компонентов, неизбежно столкнётся с каскадными отказами.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на повышение устойчивости к этим отказам, на создание самовосстанавливающихся систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям. Но стоит помнить: идеальной защиты не существует. Всегда найдётся запрос, который вызовет коллапс, данные, которые разрушат структуру. Система, как и любой сложный организм, обречена на старение и смерть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.21600.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-26 21:30

🚀 Квантовые новости