蚂蚁集团杨文：高维向量检索在PG中的实践与IVFFlat、HNSW算法详解

本文档深入探讨了高维向量检索技术在PostgreSQL (PG) 数据库中的设计与实践，由作者杨文在蚂蚁集团分享。文章首先介绍了向量检索的基本概念，它是一种从大量已知点中找到与查询点最相似的K个点的技术，应用于如图像搜索、人脸识别、推荐系统以及基于深度学习的语义检索等领域。 向量检索主要关注高维（维度10至1000）和超高维（维度超过1000）空间中的数据处理，常用的算法包括： 1. **精确搜索算法**： - KD-tree、KMeans-tree、VP-tree和Ball-tree：这些基于划分的搜索方法通过递归地将空间划分为子区域，直到达到最小粒度。 2. **概率近似搜索算法**： - Locality-Sensitive Hashing (LSH)、SpectralHashing、SphereHashing和Anchor GraphHashing：这些算法通过超平面或曲面进行空间分割，并使用哈希表进行快速查询。 3. **迭代算法**： - 随机初始化后，通过逐步逼近邻居的邻居，如近邻搜索（Nearest Neighbors Search, NNS）的改进方法。 4. **量化方法**： - Vector Quantization (VQ)、Coarse Product、Product Quantization（包括Optimised Product Quantization和Composite Quantization）：这些方法通过聚类和中心点替换减少存储空间，提高搜索效率，通常结合倒排索引和子空间距离计算。 PG自定义索引部分着重于在PG环境中实现这些算法，如IVFFlat和HNSW（Index Vector Fine-Grained and Hierarchical Navigable Small World）算法的设计，以及如何创建自定义数据类型和迭代查询设计，以适应向量检索的需求。此外，文章还提供了PASE（PostgreSQL Approximate Search Extension）的具体设计和实现案例，展示如何在实际项目中运用这些技术。 文档最后给出了PASE的使用实践示例，以帮助读者理解和应用高维向量检索技术到实际的数据库查询操作中，提升性能和准确性。整个内容不仅涵盖了理论原理，也包含了实操技巧，对于从事大数据和AI领域的开发者来说，具有很高的参考价值。