Por qué HNSW no es la respuesta para las bases de datos vectoriales: El auge de IVF
El algoritmo HNSW es popular en bases de datos vectoriales por su velocidad y precisión en la búsqueda de similitud vectorial, pero sus limitaciones en aplicaciones a gran escala debido a su naturaleza intensiva en memoria son evidentes. Este artículo argumenta que las alternativas basadas en disco, como IVF (índice de archivo invertido), especialmente cuando se combinan con técnicas de cuantificación (RaBitQ, PQ, SQ, ScaNN), ofrecen velocidad y escalabilidad superiores para conjuntos de datos masivos. IVF, al cuantificar y comprimir vectores, reduce la huella de memoria y utiliza precarga y exploraciones secuenciales eficientes para una búsqueda significativamente más rápida. Los costos de inserción y eliminación también son menores. Si bien HNSW sobresale en aplicaciones a menor escala, IVF con cuantificación surge como la opción más ventajosa para conjuntos de datos masivos.