使用Product Quantization实现高效语义搜索 (NanoPQ)

在大规模数据集上进行语义搜索是一项极具挑战性的任务。为了解决这一问题，我们可以使用Product Quantization (PQ)算法对数据向量进行压缩，从而实现高效的k-NN(近邻)搜索。本文将介绍NanoPQ包的使用，通过实例代码展示如何在实际项目中应用Product Quantization。

技术背景介绍

Product Quantization是一种量化算法，它通过将原始向量分割成多个子空间，然后对每个子空间进行聚类，最终用聚类中心点来表示这些子空间中的向量。这样不仅能减少存储空间，还能提升搜索的效率。PQ在处理大规模数据，例如文本嵌入时，特别有效。

核心原理解析

PQ的核心思想是将向量分割成M个子空间，对每个子空间进行K-means聚类，得到K个聚类中心。这样，原始向量就可以通过这些聚类中心来近似表示。在检索过程中，首先将查询向量同样进行相同的分割，然后对每个子空间进行比对，找到最相似的聚类中心。

代码实现演示

下面我们展示如何使用NanoPQ包创建一个基于Product Quantization的检索器，并进行向量的高效检索。

首先，安装所需的包：

%pip install -qU langchain-community langchain-openai nanopq

接着，编写以下Python代码实现向量量化和检索：

import openai
from langchain_community