建立 ScaNN 索引

本頁說明如何使用儲存的嵌入項目產生索引，以及如何使用 ScaNN 索引查詢 AlloyDB for PostgreSQL 的嵌入項目。如要進一步瞭解如何儲存嵌入內容，請參閱「儲存向量嵌入內容」。

AlloyDB alloydb_scann：Google 開發的 PostgreSQL 擴充功能，可實作由 ScaNN 演算法驅動的高效率最鄰近索引。

ScaNN 索引是樹狀結構的量化索引，用於近似最近鄰搜尋。與 HNSW 相比，這項功能可縮短索引建構時間，並減少記憶體用量。此外，與 HNSW 相比，這項服務可根據工作負載提供更快的 QPS。

事前準備

開始建立索引前，請先完成下列必要條件。

  • 嵌入向量會新增至 AlloyDB 資料庫的資料表。

  • 系統會安裝以 pgvector 為基礎的 vector 擴充功能 (由 Google 為 AlloyDB 擴充)，以及 alloydb_scann 擴充功能：

    CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_scann CASCADE;

  • 如要建立自動調整的 ScaNN 索引，請務必啟用 scann.enable_preview_features 標記。如不想啟用搶先體驗功能，或用於正式版例項，可以使用特定參數建立 ScaNN 索引。

建立自動調整的 ScaNN 索引

使用自動建立索引功能，即可簡化索引建立程序，自動建立經過最佳化的索引，提升搜尋效能，或兼顧索引建立時間和搜尋效能。

使用 AUTO 模式時，您只需要指定資料表名稱和嵌入資料欄，以及要使用的距離函式。您可以針對搜尋效能最佳化索引，或在索引建構時間和搜尋效能之間取得平衡。

您也可以使用 MANUAL 模式建立索引，並精細控管其他索引調整參數。

在 AUTO 模式中建立 ScaNN 索引

在 AUTO 模式下建立索引前，請注意下列幾點：

  • 如果資料不足，AlloyDB 無法為資料表建立 ScaNN 索引。
  • 在 AUTO 模式下建立索引時，您無法設定索引建立參數，例如 num_leaves。
  • 在 AUTO 模式中建立的所有索引，預設都會啟用自動維護功能。

如要在 AUTO 模式下建立索引，請執行下列指令：

      CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE \
      USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION) \
      WITH (mode=AUTO', optimization='OPTIMIZATION');

更改下列內容：

  • INDEX_NAME：要建立的索引名稱，例如 my-scann-index。資料庫會共用索引名稱。確認資料庫中每個資料表的索引名稱都不重複。

  • TABLE：要新增索引的資料表。

  • EMBEDDING_COLUMN：儲存 vector 資料的資料欄。

  • DISTANCE_FUNCTION：要用於這個索引的距離函式。選擇下列其中一個選項：

    • L2 距離： l2

    • 點積： dot_product

    • 餘弦距離： cosine

  • OPTIMIZATION：設為下列其中一個值：

    • SEARCH_OPTIMIZED：以較長的索引建構時間為代價，盡可能提升向量搜尋的召回率和縮短延遲時間。
    • BALANCED：建立索引，兼顧索引建構時間和搜尋效能。

在「手動」模式下建立 ScaNN 索引

如果您已啟用 scann.enable_preview_features 旗標，且想進一步控管微調參數，可以在 MANUAL 模式中建立索引。

如要在 MANUAL 模式下建立 ScaNN 索引，請執行下列指令：

      CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE \
      USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION) \
      WITH (mode='MANUAL, num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, [quantizer =QUANTIZER, max_num_levels=MAX_NUM_LEVELS]);

更改下列內容：

  • INDEX_NAME：要建立的索引名稱，例如 my-scann-index。資料庫會共用索引名稱。確認資料庫中每個資料表的索引名稱都不重複。

  • TABLE：要新增索引的資料表。

  • EMBEDDING_COLUMN：儲存 vector 資料的資料欄。

  • DISTANCE_FUNCTION：要用於這個索引的距離函式。選擇下列其中一個選項：

    • L2 距離： l2

    • 點積： dot_product

    • 餘弦距離： cosine

  • NUM_LEAVES_VALUE：要套用至這個索引的分區數量。設為 1 到 1048576 之間的任何值。

  • QUANTIZER：要用於 K 平均值樹狀結構的量化器類型。預設值為 SQ8，可提供更優異的查詢效能，且喚回率損失極小 (通常少於 1-2%)。你也可以將其設為 FLAT，以達到 99% 以上的召回率。

  • MAX_NUM_LEVELS：K 平均叢集樹狀結構的層級數量上限。設為 1(預設值) 可進行兩層樹狀結構量化，設為 2 則可進行三層樹狀結構量化。

您可以新增其他索引建立或查詢執行階段參數，調整索引。詳情請參閱「調整 ScaNN 索引」。

變更現有索引的模式

如果您使用 AUTO 模式建立 ScaNN 索引，並想手動調整索引，則必須將模式變更為 MANUAL。

如要將模式變更為 MANUAL，請按照下列步驟操作：

  1. 更新索引，將模式設為 MANUAL：

    ALTER INDEX INDEX_NAME SET (mode = 'MANUAL', num_leaves = NUM_LEAVES_VALUE);

    更改下列內容：

    • INDEX_NAME：要建立的索引名稱，例如 my-scann-index。索引名稱會在資料庫中共用。確認資料庫中每個資料表的索引名稱皆不重複。

    • NUM_LEAVES_VALUE：要套用至這個索引的分區數量。設為 1 到 1048576 之間的任何值。

    您可以新增其他索引建立或查詢執行階段參數，調整索引。詳情請參閱「調整 ScaNN 索引」。

  2. 重建索引以套用參數：

    REINDEX INDEX CONCURRENTLY INDEX_NAME;

如要將模式變更為 AUTO，請完成下列步驟：

  1. 更新索引，將模式設為 AUTO：

    ALTER INDEX INDEX_NAME SET (mode = 'AUTO');

  2. 重建索引以套用參數：

    REINDEX INDEX CONCURRENTLY INDEX_NAME;

使用特定參數建立 ScaNN 索引

如果應用程式對回溯和索引建構時間有特定需求，可以手動建立索引。您可以根據工作負載建立兩層或三層樹狀結構索引。如要進一步瞭解如何調整參數，請參閱「調整 ScaNN 索引」。

兩層樹狀結構索引

如要使用 ScaNN 演算法，將兩層樹狀結構索引套用至含有儲存向量嵌入的資料欄，請執行下列 DDL 查詢：

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE);

更改下列內容：

  • INDEX_NAME：要建立的索引名稱，例如 my-scann-index。索引名稱會在資料庫中共用。請確保資料庫中每個資料表的索引名稱都不重複。

  • TABLE：要新增索引的資料表。

  • EMBEDDING_COLUMN：儲存 vector 資料的資料欄。

  • DISTANCE_FUNCTION：要用於這個索引的距離函式。選擇下列其中一個選項：

    • L2 距離： l2

    • 點積： dot_product

    • 餘弦距離： cosine

  • NUM_LEAVES_VALUE：要套用至這個索引的分區數量。請設為 1 到 1048576 之間的任何值。如要進一步瞭解如何決定這個值，請參閱「調整 ScaNN 索引」。

三層樹狀結構索引

如要使用 ScaNN 演算法，為含有儲存向量嵌入的資料欄建立三層樹狀結構索引，請執行下列 DDL 查詢：

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = 2);

建立索引後，您可以按照「使用指定文字進行最鄰近查詢」一文中的操作說明，執行最鄰近搜尋查詢，藉此使用索引。

請務必設定索引參數，在 QPS 和召回率之間取得適當平衡。如要進一步瞭解如何調整 ScaNN 索引，請參閱「調整 ScaNN 索引」。

如要在使用 real[] 資料類型 (而非 vector) 的嵌入資料欄上建立這個索引，請將該資料欄轉換為 vector 資料類型：

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING scann (CAST(EMBEDDING_COLUMN AS vector(DIMENSIONS)) DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = MAX_NUM_LEVELS);

請將 DIMENSIONS 改成嵌入資料欄的維度寬度。如要進一步瞭解如何尋找維度，請參閱向量函式中的 vector_dims 函式。

如要確保搜尋體驗一致，請在建立 ScaNN 索引時啟用自動維護功能。詳情請參閱「維護向量索引」。這項功能目前為預先發布版。

如要查看索引建立進度，請使用 pg_stat_progress_create_index 檢視畫面：

SELECT * FROM pg_stat_progress_create_index;

phase 欄會顯示索引建立作業的目前狀態。索引建構階段完成後，索引的資料列就不會顯示。

如要調整索引，以達到平均召回率和每秒查詢次數的平衡，請參閱「調整 ScaNN 索引」。

並行建構索引

為加快建立索引的速度，AlloyDB 可能會視資料集和所選索引類型，自動產生多個平行工作站。

如果您要建立 3 層 ScaNN 索引，或資料集超過 1 億列，通常會觸發平行索引建構作業。

雖然 AlloyDB 會自動調整平行工作站數量，但您可以使用 max_parallel_maintenance_workers、max_parallel_workers 和 min_parallel_table_scan_size PostgreSQL 查詢規劃參數，調整平行工作站。

執行查詢

將嵌入內容儲存到資料庫並建立索引後，即可開始查詢資料。您無法使用 alloydb_scann 擴充功能執行大量搜尋查詢。

如要找出嵌入向量最鄰近的語意鄰項，可以執行下列查詢範例，並設定與建立索引時相同的距離函式。

  SELECT * FROM TABLE
    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION_QUERY ['EMBEDDING']
    LIMIT ROW_COUNT

更改下列內容：

  • TABLE：包含要與文字比較的嵌入內容的資料表。

  • INDEX_NAME：要使用的索引名稱，例如 my-scann-index。

  • EMBEDDING_COLUMN：包含儲存的嵌入內容的資料欄。

  • DISTANCE_FUNCTION_QUERY：要用於這項查詢的距離函式。根據建立索引時使用的距離函式，選擇下列其中一項：

    • L2 距離： <->

    • 內積： <#>

    • 餘弦距離： <=>

  • EMBEDDING：您要找出最鄰近儲存語意鄰項的嵌入向量。

  • ROW_COUNT：要傳回的列數。

    如只要取得最佳單一比對結果，請指定 1。

您也可以使用 embedding() 函式將文字翻譯成向量。由於 embedding() 會傳回 real 陣列，因此您必須先將 embedding() 呼叫明確轉換為 vector，才能套用至其中一個最鄰近的鄰域運算子 (例如 <-> 代表 L2 距離)。這些運算子隨後可以使用 ScaNN 索引，找出語意相似度最高的嵌入資料庫資料列。

後續步驟