ในโลกของอัลกอริทึมการค้นหาแบบเวกเตอร์ ความเรียบง่ายและประสิทธิภาพมักจะขัดแย้งกัน การพัฒนาล่าสุดของ Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) ได้ดึงดูดความสนใจจากนักพัฒนาด้วยการทำให้ทั้งสองสิ่งนี้เป็นจริงได้ในโค้ด C++ เพียง 500 บรรทัด นำเสนอจุดเริ่มต้นที่เข้าถึงได้ง่ายสำหรับเทคโนโลยีที่มักถูกมองว่าซับซ้อน
ความสำคัญของ HNSW
HNSW ได้กลายเป็นอัลกอริทึมหลักในวงการฐานข้อมูลเวกเตอร์และการค้นหาความคล้ายคลึง อัลกอริทึมนี้ช่วยให้สามารถค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุดโดยไม่จำเป็นต้องคำนวณระยะห่างทั้งหมดระหว่างเวกเตอร์ที่จัดเก็บไว้ อัลกอริทึมสร้างโครงสร้างกราฟหลายระดับที่มีการเชื่อมต่อน้อยในระดับสูงและมีการเชื่อมต่อหนาแน่นในระดับล่าง ช่วยให้สามารถนำทางผ่านพื้นที่เวกเตอร์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันตั้งแต่ระบบแนะนำไปจนถึงการจดจำภาพ ซึ่งการค้นหาสิ่งที่คล้ายกันอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญ
ความสง่างามของ HNSW อยู่ที่วิธีการค้นหา ตามที่ผู้แสดงความคิดเห็นคนหนึ่งอธิบาย การค้นหาจะเริ่มต้นที่ระดับบนสุด นำทางผ่านการเชื่อมต่อจนกว่าจะพบโหนดที่ใกล้ที่สุด จากนั้นจึงลงไปตามระดับต่างๆ พร้อมกับติดตามโหนด K ที่ใกล้ที่สุดที่พบ วิธีการแบบลำดับชั้นนี้ช่วยลดพื้นที่การค้นหาอย่างมาก ทำให้การค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์สามารถทำได้ในระดับที่ใหญ่ขึ้น
การเปรียบเทียบการใช้งาน HNSW
- การใช้งานที่โดดเด่น: โค้ด C++ ประมาณ 500 บรรทัด
- การใช้งานใน Redis: โค้ด C ประมาณ 2,500 บรรทัด
- คุณสมบัติเพิ่มเติม: การบีบอัดแบบไบนารีและ int8, การลบข้อมูลอย่างสมบูรณ์, การซีเรียไลซ์, การรองรับการทำงานแบบหลายเธรด
คุณลักษณะสำคัญของ HNSW:
- โครงสร้างกราฟหลายระดับ (บางตาที่ด้านบน หนาแน่นที่ด้านล่าง)
- โหนดเชื่อมต่อกับโหนดใกล้เคียงภายในระดับเดียวกัน
- การกำหนดระดับแบบสุ่มระหว่างการแทรกข้อมูล
- รูปแบบการค้นหาจากบนลงล่างที่คัดกรองตัวเลือกในแต่ละระดับ
การตอบสนองของชุมชนต่อการพัฒนาแบบเรียบง่าย
การพัฒนาเพียง 500 บรรทัดนี้ได้สร้างความสนใจเป็นพิเศษสำหรับคุณค่าทางการศึกษา แม้ว่าจะมีการพัฒนาที่ครอบคลุมมากกว่า เช่น เวอร์ชัน 2,500 บรรทัดใน Redis ที่กล่าวถึงโดยนักพัฒนาหลัก แต่วิธีการแบบเรียบง่ายนี้ถือเป็นการแนะนำที่ยอดเยี่ยมสำหรับหลักการพื้นฐานของอัลกอริทึม
ผมชื่นชมคำอธิบายที่กระชับและเข้าใจง่ายเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล มันช่วยไขข้อสงสัยได้อย่างแท้จริง
การสนทนาในชุมชนเน้นย้ำว่าการพัฒนาแบบลดทอนสามารถเป็นเครื่องมือการเรียนรู้ที่มีคุณค่า นักพัฒนาหลายคนสังเกตว่าการพัฒนานี้ละเว้นคุณสมบัติที่พบในเวอร์ชันระดับการผลิต เช่น การลดขนาดข้อมูลแบบไบนารีและ int8 การลบที่แท้จริง การสนับสนุนเธรด และการแปลงเป็นอนุกรม อย่างไรก็ตาม การทำให้เรียบง่ายนี้ทำให้อัลกอริทึมหลักเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้เริ่มต้น
การประยุกต์ใช้งานจริงและงานต่อยอด
การมีอยู่ของการพัฒนาที่กระชับและเข้าใจง่ายได้สร้างแรงบันดาลใจให้เกิดโครงการต่อยอดภายในชุมชน นักพัฒนาคนหนึ่งได้แบ่งปันวิธีการสร้างต่อยอดบนหลักการที่คล้ายกันเพื่อสร้างการพัฒนา HNSW แบบพกพาที่จัดเก็บดัชนีเป็นไฟล์ parquet ช่วยให้สามารถโฮสต์บน CDN พร้อมการประมวลผลฝั่งไคลเอนต์ผ่าน HTTP range requests
สิ่งนี้เน้นย้ำถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้นในพื้นที่การค้นหาแบบเวกเตอร์: เมื่ออัลกอริทึมพื้นฐานเข้าถึงได้ง่ายขึ้น นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การปรับใช้ใหม่ๆ และกรณีการใช้งานเฉพาะทาง แทนที่จะต้องพัฒนาฟังก์ชันหลักใหม่ตั้งแต่ต้น
สำหรับผู้ที่สนใจเทคโนโลยีการค้นหาแบบเวกเตอร์ การพัฒนานี้ทำหน้าที่เป็นทั้งแหล่งข้อมูลทางการศึกษาและพื้นฐานที่มีศักยภาพสำหรับโซลูชันที่ปรับแต่งได้ แม้ว่าอาจไม่เทียบเท่ากับการปรับประสิทธิภาพของไลบรารีเฉพาะทาง แต่มันนำเสนอความโปร่งใสและความยืดหยุ่นที่นักพัฒนาหลายคนให้คุณค่าเมื่อรวม vector search เข้ากับแอปพลิเคชันของพวกเขา