En esta página, se describe cómo realizar la búsqueda de similitud de vectores en Spanner con las funciones de vectores de distancia coseno, distancia euclidiana y producto punto para encontrar los vecinos K-nearest. Antes de leer esta página, es importante que comprendas los siguientes conceptos:
- Distancia euclidiana: mide la distancia más corta entre dos vectores.
- Distancia cosenoidal: mide el coseno del ángulo entre dos vectores.
- Producto escalar: Calcula el coseno del ángulo multiplicado por el producto de las magnitudes vectoriales correspondientes. Si sabes que todas las incorporaciones vectoriales en tu conjunto de datos
normalizado, puedes usar
DOT_PRODUCT()
como función de distancia. - Vecinos más cercanos (KNN): un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se usa para resolver problemas de problemas de regresión.
Puedes usar funciones de distancia vectorial para realizar vecinos K-más cercanos (KNN)
búsqueda de vectores para casos de uso como la búsqueda de similitud o la recuperación
generación. Spanner admite COSINE_DISTANCE()
,
las funciones EUCLIDEAN_DISTANCE()
y DOT_PRODUCT()
, que operan en un vector
lo que te permite encontrar el KNN de la incorporación de entrada.
Por ejemplo, después de generar y guardar tus datos operativos de Spanner como incorporaciones de vectores, puedes proporcionar estas incorporaciones de vectores como un parámetro de entrada en tu consulta para encontrar los vectores más cercanos en el espacio de N dimensiones y buscar elementos relacionados o semánticamente similares.
Las tres funciones de distancia toman los argumentos vector1
y vector2
, que son del tipo array<>
, y deben tener las mismas dimensiones y la misma longitud. Para obtener más detalles sobre estas funciones, consulta:
COSINE_DISTANCE()
en GoogleSQLEUCLIDEAN_DISTANCE()
en GoogleSQLDOT_PRODUCT()
en GoogleSQL- Funciones matemáticas en PostgreSQL
(
spanner.cosine_distance()
,spanner.euclidean_distance()
yspanner.dot_product()
) - Elige entre funciones de distancia vectorial para medir la similitud de las incorporaciones vectoriales.
Ejemplos
En los siguientes ejemplos, se muestra la búsqueda de KNN, la búsqueda de KNN en datos particionados y el uso de un índice secundario con KNN.
Todos los ejemplos usan EUCLIDEAN_DISTANCE()
. También puedes usar
COSINE_DISTANCE()
Además, si todas las embeddings de vectores de tu conjunto de datos están
normalizadas, puedes usar DOT_PRODUCT()
como una función de distancia.
Ejemplo 1: Búsqueda en KNN
Considera una tabla Documents
que tiene una columna (DocEmbedding
) de incorporaciones de texto precalculadas de la columna de bytes DocContents
.
GoogleSQL
CREATE TABLE Documents (
UserId INT64 NOT NULL,
DocId INT64 NOT NULL,
Author STRING(1024),
DocContents BYTES,
DocEmbedding ARRAY<FLOAT32>
) PRIMARY KEY (UserId, DocId);
PostgreSQL
CREATE TABLE Documents (
UserId bigint primary key,
DocId bigint primary key,
Author varchar(1024),
DocContents bytea,
DocEmbedding float4[]
);
Suponiendo que una incorporación de entrada para “béisbol, pero no béisbol profesional” sea el array [0.3, 0.3, 0.7, 0.7]
, puedes encontrar los cinco documentos más cercanos que coincidan con la siguiente consulta:
GoogleSQL
SELECT DocId, DocEmbedding FROM Documents
ORDER BY EUCLIDEAN_DISTANCE(DocEmbedding,
ARRAY<FLOAT32>[0.3, 0.3, 0.7, 0.8])
LIMIT 5;
PostgreSQL
SELECT DocId, DocEmbedding FROM Documents
ORDER BY spanner.euclidean_distance(DocEmbedding,
'{0.3, 0.3, 0.7, 0.8}'::float4[])
LIMIT 5;
Estos son los resultados esperados de este ejemplo:
Documents
+---------------------------+-----------------+
| DocId | DocEmbedding |
+---------------------------+-----------------+
| 24 | [8, ...] |
+---------------------------+-----------------+
| 25 | [6, ...] |
+---------------------------+-----------------+
| 26 | [3.2, ...] |
+---------------------------+-----------------+
| 27 | [38, ...] |
+---------------------------+-----------------+
| 14229 | [1.6, ...] |
+---------------------------+-----------------+
Ejemplo 2: Búsqueda de KNN en datos particionados
La consulta del ejemplo anterior puede modificarse agregando condiciones a la
WHERE
para limitar la búsqueda vectorial a un subconjunto de tus datos. Un problema común
su aplicación es buscar datos particionados, como filas que pertenecen
a un UserId
específico.
GoogleSQL
SELECT UserId, DocId, DocEmbedding FROM Documents
WHERE UserId=18
ORDER BY EUCLIDEAN_DISTANCE(DocEmbedding,
ARRAY<FLOAT32>[0.3, 0.3, 0.7, 0.8])
LIMIT 5;
PostgreSQL
SELECT UserId, DocId, DocEmbedding FROM Documents
WHERE UserId=18
ORDER BY spanner.euclidean_distance(DocEmbedding,
'{0.3, 0.3, 0.7, 0.8}'::float4[])
LIMIT 5;
Estos son los resultados esperados de este ejemplo:
Documents
+-----------+-----------------+-----------------+
| UserId | DocId | DocEmbedding |
+-----------+-----------------+-----------------+
| 18 | 234 | [12, ...] |
+-----------+-----------------+-----------------+
| 18 | 12 | [1.6, ...] |
+-----------+-----------------+-----------------+
| 18 | 321 | [22, ...] |
+-----------+-----------------+-----------------+
| 18 | 432 | [3, ...] |
+-----------+-----------------+-----------------+
Ejemplo 3: Búsqueda de KNN en rangos de índices secundarios
Si el filtro de la cláusula WHERE
que usas no forma parte de la clave primaria de la tabla,
puedes crear un índice secundario para acelerar la operación con una
análisis de solo índices.
GoogleSQL
CREATE INDEX DocsByAuthor
ON Documents(Author)
STORING (DocEmbedding);
SELECT Author, DocId, DocEmbedding FROM Documents
WHERE Author="Mark Twain"
ORDER BY EUCLIDEAN_DISTANCE(DocEmbedding,
<embeddings for "book about the time traveling American">)
LIMIT 5;
PostgreSQL
CREATE INDEX DocsByAuthor
ON Documents(Author)
INCLUDE (DocEmbedding);
SELECT Author, DocId, DocEmbedding FROM Documents
WHERE Author="Mark Twain"
ORDER BY spanner.euclidean_distance(DocEmbedding,
<embeddings for "that book about the time traveling American">)
LIMIT 5;
Estos son los resultados esperados de este ejemplo:
Documents
+------------+-----------------+-----------------+
| Author | DocId | DocEmbedding |
+------------+-----------------+-----------------+
| Mark Twain | 234 | [12, ...] |
+------------+-----------------+-----------------+
| Mark Twain | 12 | [1.6, ...] |
+------------+-----------------+-----------------+
| Mark Twain | 321 | [22, ...] |
+------------+-----------------+-----------------+
| Mark Twain | 432 | [3, ...] |
+------------+-----------------+-----------------+
| Mark Twain | 375 | [9, ...] |
+------------+-----------------+-----------------+
¿Qué sigue?
Obtén más información sobre las funciones
COSINE_DISTANCE()
,EUCLIDEAN_DISTANCE()
yDOT_PRODUCT()
de GoogleSQL.Obtén más información sobre las funciones de PostgreSQL
spanner.cosine_distance()
,spanner.euclidean_distance()
yspanner.dot_product()
.Obtén más información para elegir entre las funciones de distancia de vectores para medir la similitud de las incorporaciones de vectores.