Infinity项目搜索功能全面指南

Infinity项目搜索功能全面指南

【免费下载链接】infinity 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/inf/infinity

引言

Infinity作为一个高性能的数据处理平台，提供了多种强大的搜索功能。本文将详细介绍Infinity支持的各种搜索类型及其实现原理，帮助开发者更好地理解和使用这些功能。

全文搜索详解

索引构建模式

Infinity的全文索引支持两种构建模式：

1. 实时模式：在表创建后立即建立索引，数据会实时构建索引并暂存内存，达到阈值后刷盘
2. 离线模式：对已存在数据构建索引时采用外部排序方式

分词器选择

Infinity提供了丰富的分词器选项，每种分词器都有其适用场景：

分词器类型	标识符	适用场景	特点
标准分词器	standard	拉丁语系	支持多种语言词干提取
Ngram分词器	ngram-x	代码搜索	x代表n值，常用ngram-3
简体中文分词器	chinese	中文内容	基于结巴分词
繁体中文分词器	traditional	繁体内容	简转繁处理
日文分词器	japanese	日文内容	基于mecab
韩文分词器	korean	韩文内容	使用韩语词典
RAG分词器	rag	中英双语	召回率高但吞吐低
IK分词器	ik	中英双语	类似Elasticsearch的IK
关键词分词器	keyword	关键词匹配	简单布尔匹配

搜索语法

Infinity支持丰富的搜索表达式语法：

1. 基础搜索：

   • 单词搜索："blooms"
   • 多词搜索（默认OR关系）："Bloom filter"

2. 逻辑操作：

   • AND操作："space AND efficient"
   • OR操作："Bloom OR filter"

3. 高级功能：

   • 短语搜索："Bloom filter"
   • 权重提升：quick^2 brown
   • 模糊短语："harmful chemical"~10
   • 字段限定：title:(quick OR brown)
   • 特殊字符转义："space\:efficient"

评分机制

Infinity默认使用BM25算法进行相关性评分，同时支持：

• 动态剪枝加速多词搜索
• 关键词模式（返回0/1简单匹配结果）
• 布尔相似度选项

向量搜索技术

稠密向量搜索

Infinity提供两种向量索引类型：

1. HNSW索引：

   • 采用局部自适应量化优化
   • 搜索速度快，内存占用低

2. IVF索引：

   • 支持多种数据类型（float32/16、int8等）
   • 支持标量量化和乘积量化
   • 内存占用极低

对于流式向量数据，Infinity会自动执行暴力搜索，无需人工干预。

稀疏向量搜索

基于Block-Max Pruning(BMP)算法实现，支持实时搜索。

张量搜索与混合搜索

张量搜索特点

1. 与多向量的区别：

   • 保存文档所有token的嵌入
   • 主要用于张量重排序
   • 使用MaxSim方法计算相似度

2. 性能优化：

   • 二进制量化：减少存储空间
   • 汉明距离：加速检索

混合搜索策略

Infinity支持将多种搜索方式组合使用，提供三种融合方法：

1. RRF（互逆排名融合）：

   • 无需调参
   • 各路径相关性指标无需关联

2. 加权求和：

   • 可指定不同权重
   • 适合明确各路径重要性的场景

3. 张量匹配：

   • 基于MaxSim算子
   • 使用查询张量与文档张量计算

条件过滤机制

Infinity支持两种索引类型的条件过滤：

二级索引过滤

特点：

• 支持实时构建和搜索
• 适用于高基数列
• 支持丰富比较操作符（<,>,=,in等）

全文索引过滤

特点：

• 通过filter_fulltext参数实现
• 基于关键词匹配
• 支持minimum_should_match参数

最佳实践建议

1. 分词器选择：

   • 中文内容优先考虑RAG或IK分词器
   • 代码搜索使用ngram-3

2. 向量索引：

   • 追求速度选HNSW
   • 内存敏感选IVF

3. 混合搜索：

   • 不确定各路径权重时用RRF
   • 明确优先级时用加权求和

4. 性能优化：

   • 张量搜索启用二进制量化
   • 高并发场景考虑稀疏向量

通过合理组合这些功能，开发者可以在Infinity平台上构建出高效、精准的搜索系统，满足各种复杂场景的需求。

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