Как да мащабирате търсенето по ембедингите до милиони документи?

За мащабиране на търсенето по embeddings до милиони документи обикновено се използват специализирани индекси и алгоритми за приближено търсене на най-близките съседи (Approximate Nearest Neighbors, ANN). Основните подходи:

• Използване на библиотеки и рамки като FAISS (Facebook AI Similarity Search), Annoy, HNSWlib, които позволяват ефективно индексиране и търсене във вектори.
• Индексиране на embeddings с помощта на структури от данни, например дървета HNSW, Квантоване на продукти, IVF (Обратен файл).
• Хоризонтално мащабиране: разпределение на индекса върху няколко сървъра или sharding.
• Кеширане на популярни заявки и резултати.

Пример с FAISS (Python):

import faiss
import numpy as np

# Създаване на индекс за 128-мерни вектори
index = faiss.IndexFlatL2(128)

# Добавяне на embeddings на документи
embeddings = np.random.random((1000000, 128)).astype('float32')
index.add(embeddings)

# Търсене на 5 най-близки съседи за заявка
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print(I)  # индекси на най-близките документи