Как масштабировать поиск по эмбеддингам на миллионы документов?

Для масштабирования поиска по эмбеддингам на миллионы документов обычно применяют специализированные индексы и алгоритмы приближённого поиска ближайших соседей (Approximate Nearest Neighbors, ANN). Основные подходы:

• Использование библиотек и фреймворков, таких как FAISS (Facebook AI Similarity Search), Annoy, HNSWlib, которые позволяют эффективно индексировать и искать по векторам.
• Индексация эмбеддингов с помощью структур данных, например, деревьев HNSW, Product Quantization, IVF (Inverted File).
• Горизонтальное масштабирование: распределение индекса по нескольким серверам или шардирование.
• Кэширование популярных запросов и результатов.

Пример с FAISS (Python):

import faiss
import numpy as np

# Создаем индекс для 128-мерных векторов
index = faiss.IndexFlatL2(128)

# Добавляем эмбеддинги документов
embeddings = np.random.random((1000000, 128)).astype('float32')
index.add(embeddings)

# Поиск ближайших 5 соседей для запроса
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print(I)  # индексы ближайших документов