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96SEO 2026-02-23 15:22 2
修改现有文档需要自动添加更多段并将这些文档的先前版本标记为已删除。
这种方法的动机是管理倒排索引倒排索引不擅长就地修改但可以有效地合并。
还支持存储字段文档存储、文档值列式存储、术语向量每个文档的倒排索引以及段中的多维点。
新向量在索引时缓冲到内存中。
当超出索引时间缓冲区的大小或必须使更改可见时这些内存中的缓冲区将被序列化为段的一部分。
分段会在后台定期合并在一起以控制分段总数并限制每个分段的整体搜索时间开销。
由于它们是段的一部分因此向量也需要合并。
搜索必须组合索引中所有段的顶部向量命中top
是向量搜索的热门选择因为它相当简单在向量搜索算法的比较基准上表现良好并且支持增量插入。
将数据保留在磁盘上并依靠页面缓存来加速对频繁访问的数据的访问的准则。
部分中看到的将向量与段联系起来也是实现高效预过滤、高效混合搜索和可见性一致性等主要功能的原因。
为了高效执行数据集应适合页面缓存这需要根据所管理的向量数据集的大小调整
之外还存在其他用于向量搜索的算法它们具有更适合磁盘的访问模式但它们也有其他缺点例如更高的查询延迟或更差的召回率。
就地更新数据结构的系统通常需要加锁以保证并发索引和搜索下的线程安全。
基于段的索引从不需要在搜索时锁定即使在并发索引的情况下也是如此。
对于这些其他算法对向量数据集的任何重大更新都需要再次完成训练步骤这可能会导致计算成本高昂。
的一个好处是在查看索引的时间点视图时我们可以与其他开箱即用的数据结构保持一致。
如果你执行文档更新以更新其向量和某些其他关键字字段则并发搜索保证会看到向量字段的旧值和关键字字段的旧值
视图是在更新之前创建的或者是向量场的新值和关键字字段的新值如果时间点视图是在更新之后创建的。
同样对于删除如果文档被标记为已删除那么包括向量存储在内的所有数据结构都将忽略它或者如果它们对删除之前创建的时间点视图进行操作则它们将看到它。
向量是段的一部分这一事实有助于快照通过利用两个后续快照通常共享其大部分段尤其是较大的段的事实来保持增量。
过滤器预过滤向量搜索或将来自向量查询的命中与来自传统全文查询的命中组合起来。
可以就如何最好地预过滤向量搜索做出有趣的决定要么通过线性扫描与过滤器匹配的文档如果有选择性
该实现本质上看起来就像你不断在索引节点上创建快照并在搜索节点上恢复它们。
图而不是多个段来实现索引和搜索的这种分离是不可能的除非每次需要在新搜索中反映更改时通过网络发送完整的
向量搜索可以通过任何支持的过滤器进行预过滤包括最复杂的过滤器。
向量命中可以与任意查询的命中相结合。
向量搜索与聚合、文档级安全性、字段级安全性、索引排序等兼容。
包含向量的索引仍然遵循与其他索引相同的语义包括
也就是说向量搜索通常仍然以数十或数百毫秒的数量级运行并且比强力精确搜索快得多。
更一般地说与现有比较基准*中的其他向量存储相比索引时间和搜索时间开销似乎都是可控的查找
我们还相信通过将向量搜索与其他功能相结合可以释放向量搜索的许多价值。
搜索调整指南其中列出了许多有助于减轻上述缺点的负面影响的措施。
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