HNSWはベクトルデータベースの万能薬ではない：IVFの台頭
2024-12-23
HNSWアルゴリズムは、ベクトル類似性検索における速度と精度で人気がありますが、メモリを大量に消費するため、大規模アプリケーションでは制限があります。この記事では、特に量子化技術（RaBitQ、PQ、SQ、ScaNN）と組み合わせたIVF（Inverted File Index）のようなディスクベースの代替手段が、大規模データセットにおいて、速度とスケーラビリティにおいて優れていると主張しています。IVFは、ベクトルの量子化と圧縮によりメモリフットプリントを削減し、効率的なプリフェッチとシーケンシャルスキャンを利用して、検索速度を大幅に向上させます。挿入と削除のコストも低くなります。HNSWは小規模アプリケーションでは優れていますが、大規模データセットの場合、量子化されたIVFの方が有利な選択肢となります。
続きを読む
開発