利用NanoPQ实现高效语义搜索与向量压缩-优快云博客

在处理大规模数据集的语义搜索任务时，数据向量的压缩是一个关键问题。Product Quantization（PQ）是一种有效的向量压缩算法，它通过将嵌入拆分为多个子空间并进行聚类来实现。在聚类完成后，每个子空间中的向量将被映射到聚类的质心向量，从而实现对数据的有效压缩。本文将介绍如何利用NanoPQ包实现这样的向量压缩与检索。

技术背景介绍

Product Quantization是k-NN算法的一种改进，通过将向量空间分割成多个小的子空间，并在每个子空间上进行聚类来减少存储需求。这样可以在不显著降低检索精度的情况下实现大规模数据的快速搜索。NanoPQ是Python中的一个包，为我们提供了实现这一技术的便利工具。

核心原理解析

PQ的核心思想是将每个向量分割成若干子向量，并对每个子向量进行独立的聚类。然后，所有子向量的聚类质心组合在一起，构成原始向量的近似值。在检索时，我们只需比较这些质心，而不是整个数据集中的每个向量，从而大幅加快搜索速度。

代码实现演示

下面是利用NanoPQ包实现的代码示例：

# 安装所需的包
%pip install -qU langchain-community langchain-openai nanopq

import openai
from langchain_community.embeddings.spacy_embeddings import SpacyEmbeddings
from langchain_community.retrievers import NanoPQRetriever

# 创建一个新的检索器
retriever = NanoPQRetriever.from_texts(
    ["Great world", "great words", "world", "planets of the world"],
    SpacyEmbeddings(model_name="en_core_web_sm"),
    clusters=2,
    subspace=2,
)

# 使用检索器进行搜索
results = retriever.invoke("earth")
print(results)

# 输出：
# [Document(page_content='world'),
#  Document(page_content='Great world'),
#  Document(page_content='great words'),
#  Document(page_content='planets of the world')]