为什么 HNSW 不是最终的答案
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内容提要
HNSW算法在小型数据集上表现良好，但在大规模向量相似性搜索中存在内存依赖和性能下降的问题。相比之下，IVF算法通过减少距离计算和优化量化技术，提供了更高效的解决方案，特别适合大规模数据集，因其简洁性和可扩展性而更具实用性。
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关键要点
- HNSW算法在小型数据集上表现良好，但在大规模向量相似性搜索中存在内存依赖和性能下降的问题。
- HNSW的优势包括高效搜索、增量更新和高召回率，适合实时应用。
- HNSW的主要问题是内存开销大，对内存大小敏感，不适合基于磁盘的环境，插入和删除成本高。
- IVF算法通过减少距离计算和优化量化技术，提供了更高效的解决方案，特别适合大规模数据集。
- IVF通过将数据集划分为多个簇，显著减少了需要计算的向量数量，提高了搜索速度。
- 现代量化技术如RaBitQ、PQ和SQ显著提高了向量搜索的效率，减少了内存和磁盘空间的使用。
- 结合量化的IVF在内存使用和磁盘访问之间达成了最佳平衡，提供了卓越的性价比。
- IVF的操作简便性使其成为现实世界应用中更实用的选择，插入和删除操作简单，基于磁盘的存储高效。
- 尽管HNSW在小到中型应用中占主导地位，但对于大规模数据集，IVF是更简单、更可扩展的替代方案。
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