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矢量查询中的筛选器

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可以设置矢量查询的矢量筛选器模式，以指定是要在查询执行之前还是之后进行筛选。

筛选器确定了矢量查询的范围。 筛选器是在索引中其属性设置为 filterable 的非矢量字符串和数字字段上设置的，会针对这些字段进行迭代，但筛选器的目的是决定矢量查询的执行范围：可搜索空间，或者搜索结果的内容。

本文介绍了每种筛选器模式，并提供了有关何时使用每种筛选器模式的指导。

前置筛选器模式

前置筛选在查询执行之前应用筛选器，从而减少矢量搜索算法查找相似内容时所基于的搜索表面积。 在矢量查询中，preFilter 是默认值。

预筛选器的关系图。

后置筛选器模式

后置筛选在查询执行后应用筛选器，缩小搜索结果范围。

后筛选器的关系图。

矢量筛选器模式的基准测试

为了了解一种筛选器模式比另一种筛选器模式表现更好的条件，我们运行了一系列测试来评估小型、中型和大型索引的查询结果。

  • 小型（100,000 个文档，2.5 GB 索引，1536 个维度）
  • 中型（100 万个文档，25 GB 索引，1536 个维度）
  • 大型（10 亿个文档，1.9 TB 索引，96 个维度）

对于中小型工作负荷，我们使用了具有 1 个分区和 1 个副本的标准 2 (S2) 服务。 对于大型工作负荷，我们使用了具有 12 个分区和 1 个副本的标准 3 (S3) 服务。

索引具有相同的构造：1 个键字段、1 个矢量字段、1 个文本字段和 1 个数字可筛选字段。 以下索引是使用 2023-07-01-preview 语法定义的。

def get_index_schema(self, index_name, dimensions):
    return {
        "name": index_name,
        "fields": [
            {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": True, "searchable": True},
            {"name": "content_vector", "type": "Collection(Edm.Single)", "dimensions": dimensions,
              "searchable": True, "retrievable": True, "filterable": False, "facetable": False, "sortable": False,
              "vectorSearchConfiguration": "defaulthnsw"},
            {"name": "text", "type": "Edm.String", "searchable": True, "filterable": False, "retrievable": True,
              "sortable": False, "facetable": False},
            {"name": "score", "type": "Edm.Double", "searchable": False, "filterable": True,
              "retrievable": True, "sortable": True, "facetable": True}
        ],
        "vectorSearch":
        {
            "algorithmConfigurations": [
                {"name": "defaulthnsw", "kind": "hnsw", "hnswParameters": {"metric": "euclidean"}}
            ]
        }
    }

在查询中，我们对前置筛选器操作和后置筛选器操作使用了相同的筛选器。 我们使用了一个简单的筛选器来确保性能的变化是由筛选模式而不是筛选器的复杂性造成的。

结果以每秒查询次数 (QPS) 来衡量。

要点

  • 前置筛选几乎总是比后置筛选慢，除非是在性能大致相同的小索引上进行筛选。

  • 在较大的数据集上，前置筛选速度要慢几个数量级。

  • 那么，如果前置筛选器几乎总是较慢，为什么它是默认设置呢？ 前置筛选可保证返回 k 个结果（如果它们在索引中存在），其中偏向于召回率和精准率而不是速度。

  • 后置筛选适用于以下客户：

    • 相对于选择而言更重视速度（后置筛选可能返回不到 k 个结果）
    • 使用选择性不是特别大的筛选器
    • 索引的大小足够大，导致前置筛选性能不可接受

详细信息

  • 给定一个在维度数为 1536 时矢量数为 100,000 的数据集：

    • 筛选数据集的 30% 以上的内容时，前置筛选和后置筛选具有可比性。
    • 筛选数据集的不到 0.1% 的内容时，前置筛选比后置筛选大约慢 50%。

  • 给定一个在维度数为 1536 时矢量数为 100 万的数据集：

    • 筛选数据集的 30% 以上的内容时，前置筛选大约慢 30%。
    • 筛选数据集的不到 2% 的内容时，前置筛选大约慢 7 倍。

  • 给定一个在维度数为 96 时矢量数为 10 亿的数据集：

    • 筛选数据集的 5% 以上的内容时，前置筛选大约慢 50%。
    • 筛选数据集的 10% 以下的内容时，前置筛选大约慢 7 倍。

下图显示了前置筛选器的相对 QPS，计算方式为前置筛选器 QPS 除以后置筛选器 QPS。

显示相对 QPS 小中大型索引的 QPS 性能的图表。

纵轴是前置筛选的 QPS 与后置筛选的 QPS 之比。 例如，纵轴上的值为 0.0 表示前置筛选速度慢 100%，0.5 表示前置筛选速度慢 50%，1.0 表示前置筛选和后置筛选的速度相当。

横轴表示筛选率，或表示应用筛选器后候选文档的百分比。 例如，1.00% 表示筛选条件选择了搜索语料库的 1%。