找出近似最鄰近項目 (ANN) 和查詢向量嵌入項目

本頁說明如何使用 ANN 距離函式，找出近似最近鄰 (ANN) 並查詢向量嵌入。

如果資料集很小，可以使用 K 近鄰 (KNN) 找出精確的 k 個最鄰近向量。不過，隨著資料集擴大，KNN 搜尋的延遲時間和費用也會增加。您可以使用 ANN 找出近似的 k 個最鄰近項目，大幅降低延遲和成本。

在 ANN 搜尋中，傳回的 k 個向量並非真正的 k 個最鄰近項目，因為 ANN 搜尋會計算近似距離，且可能不會查看資料集中的所有向量。有時會傳回幾個不在前 k 個最鄰近項目中的向量。這就是所謂的「召回率損失」。 可接受的喚回度損失量取決於應用實例，但在大多數情況下，為了提升資料庫效能而損失部分喚回度，是可接受的取捨。

如要進一步瞭解 Spanner 支援的近似距離函式，請參閱下列 GoogleSQL 參考頁面：

查詢向量嵌入

Spanner 會使用向量索引，加快近似最鄰近 (ANN) 向量搜尋的速度。您可以使用向量索引查詢向量嵌入。如要查詢向量嵌入，您必須先建立向量索引。接著，您可以使用任一項近似距離函式來尋找 ANN。

使用概略距離函式時的限制包括：

  • 近似距離函式必須計算嵌入資料欄和常數運算式 (例如參數或常值) 之間的距離。
  • 概略距離函式輸出內容必須在 ORDER BY 子句中做為唯一的排序鍵，且 ORDER BY 後方必須指定 LIMIT。
  • 查詢必須明確篩除未建立索引的資料列。在大多數情況下，這表示查詢必須包含與向量索引定義相符的 WHERE <column_name> IS NOT NULL 子句，除非資料欄已在表格定義中標示為 NOT NULL。

如需詳細的限制清單，請參閱概略距離函式參考頁面。

範例

假設 Documents 資料表含有 DocContents 位元組資料欄中預先計算的文字嵌入 DocEmbedding 資料欄，以及從其他來源填入的 NullableDocEmbedding 資料欄 (可能為空值)。

CREATE TABLE Documents (
UserId       INT64 NOT NULL,
DocId        INT64 NOT NULL,
Author       STRING(1024),
DocContents  BYTES(MAX),
DocEmbedding ARRAY<FLOAT32> NOT NULL,
NullableDocEmbedding ARRAY<FLOAT32>,
WordCount    INT64
) PRIMARY KEY (UserId, DocId);

如要搜尋最接近 [1.0, 2.0, 3.0] 的 100 個向量，請按照下列步驟操作：

SELECT DocId
FROM Documents
WHERE WordCount > 1000
ORDER BY APPROX_EUCLIDEAN_DISTANCE(
  ARRAY<FLOAT32>[1.0, 2.0, 3.0], DocEmbedding,
  options => JSON '{"num_leaves_to_search": 10}')
LIMIT 100

如果嵌入資料欄可為空值：

SELECT DocId
FROM Documents
WHERE NullableDocEmbedding IS NOT NULL AND WordCount > 1000
ORDER BY APPROX_EUCLIDEAN_DISTANCE(
  ARRAY<FLOAT32>[1.0, 2.0, 3.0], NullableDocEmbedding,
  options => JSON '{"num_leaves_to_search": 10}')
LIMIT 100

後續步驟