Warum HNSW nicht die Antwort auf Vektor Datenbanken ist: Der Aufstieg von IVF
Der HNSW-Algorithmus ist beliebt in Vektor-Datenbanken aufgrund seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Suche nach Vektor-Ähnlichkeiten, aber seine Einschränkungen in großen Anwendungen aufgrund seines hohen Speicherbedarfs sind offensichtlich. Dieser Artikel argumentiert, dass diskbasierte Alternativen wie IVF (Inverted File Index), insbesondere in Kombination mit Quantisierungsmethoden (RaBitQ, PQ, SQ, ScaNN), höhere Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für massive Datensätze bieten. IVF reduziert durch Quantisierung und Komprimierung von Vektoren den Speicherbedarf und nutzt effizientes Prefetching und sequentielle Scans für eine deutlich schnellere Suche. Die Kosten für Einfügen und Löschen sind ebenfalls geringer. Während HNSW in kleineren Anwendungen hervorragend ist, stellt sich IVF mit Quantisierung als die vorteilhaftere Wahl für massive Datensätze heraus.
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