这个 系列的第一篇文章 介绍了向量搜索索引,解释了它们在实现广泛的重要应用中所起的作用,并使用了 RAFT 库。
在这篇文章中,我们深入探讨第 1 部分中提到的每种 GPU 加速索引方法,并简要解释了算法的工作原理,以及总结重要的微调参数。
然后,我们通过一个简单的端到端示例,用预训练的大型语言模型演示 RAFT 在问答问题上的 Python API,并在涉及同时传递给搜索算法的不同查询向量数量的几个不同场景下,将 RAFT 的算法与 HNSW 的性能进行比较。
内容如下:
- 可与 GPU 一起使用的向量搜索索引算法概述
- 一个端到端的例子演示了使用 Python 在 GPU 上运行向量搜索是多么容易
- GPU 上的向量搜索与 CPU 上当前最先进的 HNSW 方法的性能比较