En esta página, se documenta la versión 16.8.0 de AlloyDB Omni con la opción de implementación de Kubernetes. Elige otra opción de implementación.

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Mide la recuperación de la consulta de vectores

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En esta página, se describe cómo medir la recuperación de consultas vectoriales en AlloyDB Omni. En el contexto de la búsqueda de vectores, la recuperación se refiere al porcentaje de vectores que muestra el índice que son vecinos más cercanos verdaderos. Por ejemplo, si una consulta de vecino más cercano para los 20 vecinos más cercanos muestra 19 de los vecinos más cercanos de “verdad fundamental”, la recuperación será 19/20*100 = 95%.

En una consulta vectorial, la recuperación es importante porque mide el porcentaje de resultados relevantes recuperados de una búsqueda. La recuperación te ayuda a evaluar la exactitud de los resultados de una búsqueda de vecino más cercano aproximado (ANN) en comparación con los resultados de una búsqueda de k vecinos más cercanos (KNN).

ANN es un algoritmo que encuentra datos similares a un punto de consulta determinado y mejora la velocidad al encontrar los vecinos aproximados en lugar de los vecinos reales. Cuando usas ANN, equilibras la velocidad con la recuperación.

KNN es un algoritmo que encuentra los k vectores más similares a un vector de consulta determinado dentro de un conjunto de datos, según una métrica de similitud. k es la cantidad de vecinos que deseas que muestre la consulta.

Puedes medir la recuperación de tu consulta de búsqueda de vectores para diferentes índices vectoriales, incluidos los siguientes:

Vecinos más cercanos escalables (ScaNN): Es un algoritmo para la búsqueda eficiente de similitud de vectores.
Hierarchical Navigable Small World (HNSW): Es un algoritmo basado en gráficos que se usa para la búsqueda eficiente de vecinos más cercanos aproximados en bases de datos vectoriales.
Archivo invertido con compresión plana (IVFFLAT) y Archivo invertido plano (IVF): Son tipos de índices vectoriales que se usan para búsquedas de ANN, en particular en bases de datos como la extensión pgvector de PostgreSQL.

En esta página, se supone que estás familiarizado con PostgreSQL, AlloyDB Omni y la búsqueda de vectores.

Antes de comenzar

Instala o actualiza la extensión pgvector.
1. Si la extensión pgvector no está instalada, instala la vector versión 0.8.0.google-3 o posterior de la extensión para almacenar los embeddings generados como valores vector. La extensión vector incluye pgvector funciones y operadores. Google extiende esta versión de pgvector con optimizaciones para AlloyDB Omni.
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector WITH VERSION '0.8.0.google-3';
```
  Para obtener más información, consulta Almacena, indexa y consulta vectores.
2. Si la extensión pgvector ya está instalada, actualiza la vector extensión a la versión 0.8.0.google-3 o posterior para obtener capacidades de evaluador de recuperación.
```
ALTER EXTENSION vector UPDATE TO '0.8.0.google-3';
```
Para crear índices de ScaNN, instala la extensión alloydb_scann.
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_scann;
```

Evalúa la recuperación de consultas vectoriales en un índice vectorial

Puedes encontrar la recuperación de una consulta vectorial en un índice vectorial para una configuración determinada con la función evaluate_query_recall. Esta función te permite ajustar los parámetros para lograr los resultados de recuperación de consultas vectoriales que deseas. La recuperación es la métrica que se usa para la calidad de la búsqueda y se define como el porcentaje de los resultados que se muestran que son objetivamente los más cercanos a los vectores de consulta. La función evaluate_query_recall está activada de forma predeterminada.

Encuentra la recuperación de una consulta vectorial

Abre un editor de SQL en AlloyDB Studio o un cliente psql.
Crea un índice vectorial de ScaNN, HNSW o IVFFLAT.

Nota: Puedes crear índices de diferentes métodos en una sola columna vectorial y comparar el rendimiento de tu consulta con cada uno de los índices creados. Esto se recomienda solo para cargas de trabajo de desarrollo.
Asegúrate de que la enable_indexscan marca esté activada. Si la marca está desactivada, no se elige ningún análisis de índice y la recuperación para todos los índices es 1.

Ejecuta la función evaluate_query_recall, que toma la consulta como parámetro y muestra la siguiente recuperación:

SELECT * FROM evaluate_query_recall( QUERY_TEXT, QUERY_TIME_CONFIGURATIONS, INDEX_METHODS )

Antes de ejecutar este comando, realiza los siguientes reemplazos:

QUERY_TEXT: la consulta en SQL, encerrada entre $$.
QUERY_TIME_CONFIGURATIONS: Optional: the configuration that you can set for the ANN query. This must be in JSON format. The default value is NULL.

INDEX_METHODS: Optional: a text array that contains different vector index methods for which you want to calculate the recall. If you set an index method for which a corresponding index doesn't exist, the recall is 1. The input must be a subset of {scann, hnsw, ivf, ivfflat}. If no value is provided, the ScaNN method is used.

To view differences between query recall and execution time, change the query time parameters for your index.

The following table lists query time parameters for ScaNN, HNSW, and IVF/IVFFLAT index methods. The parameters are formatted as {"scann.num_leaves_to_search":1, "scann.pre_reordering_num_neighbors":10, "hnsw.ef_search": 1}.

Index type	Parameters
ScaNN	`scann.num_leaves_to_search` `scann.pre_reordering_num_neighbors` `scann.pct_leaves_to_search` `scann.num_search_threads`
HNSW	`hnsw.ef_search` `hnsw.iterative_scan` `hnsw.max_scan_tuples` `hnsw.scan_mem_multiplier`
IVF	`ivf.probes`
IVFFLAT	`ivfflat.probes` `ivfflat.iterative_scan` `ivfflat.max_probes`

For more information about ScaNN index methods, see AlloyDB Omni ScaNN Index reference. For more information about HNSW and IVF/IVFFLAT index methods, see pgvector.

Optional: You can also add configurations from pg_settings to the QUERY_TIME_CONFIGURATIONS. For example, to run a query with columnar engine scan enabled, add the following config from pg_settings as {"google_columnar_engine.enable_columnar_scan" : on}.

The configurations are set locally in the function. Adding these configurations doesn't impact the configurations that you set in your session. If you don't set any configurations, AlloyDB uses all of the configurations that you set in the session. You can also set only those configurations that are best suited for your use case.
Optional: To view the default configuration settings, run the SHOW command or view the pg_settings.

Optional: If you have a ScaNN index for which you want to tune the recall, see the tuning parameters in ScaNN index reference.

The following is an example output, where ann_execution_time is the time that it takes a vector query to execute using index scans. ground_truth_execution_time is the time that it takes the query to run using a sequential scan.

ann_execution_time and ground_truth_execution_time are different from but directly dependent on Execution time in the query plan. Execution time is the total time to execute the query from the client.

t=# SELECT * FROM evaluate_query_recall( $$ SELECT id FROM t1 ORDER BY val <=> '[1000,1000,49000]' LIMIT 10 $$, '{"scann.num_leaves_to_search":1, "scann.pre_reordering_num_neighbors":10, "hnsw.ef_search": 1}', ARRAY['scann', 'hnsw']);
NOTICE:  Recall is 1. This might mean that the vector index is not present on the table or index scan not chosen during query execution.
id|               query                                               |                                         configurations                                         |  recall |ann_execution_time | ground_truth_execution_time |  index_type
----+-------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------+--------+--------------------+-----------------------------+------------
1 |  SELECT id FROM t1 ORDER BY val <=> '[1000,1000,49000]' LIMIT 10  | {"scann.num_leaves_to_search":1, "scann.pre_reordering_num_neighbors":10, "hnsw.ef_search": 1} |    0.5 |               4.23 |                     118.211 | scann
2 |  SELECT id FROM t1 ORDER BY val <=> '[1000,1000,49000]' LIMIT 10  | {"scann.num_leaves_to_search":1, "scann.pre_reordering_num_neighbors":10, "hnsw.ef_search": 1} |      1 |            107.198 |                     118.211 | hnsw
(2 rows)

Si el resultado es Recall is 1 (la recuperación de la consulta es
1), esto podría indicar que el índice vectorial no está presente en la tabla o
que no se eligió durante la ejecución de la consulta. Esta situación se produce cuando no existe un índice vectorial en la tabla o cuando el planificador no elige el análisis del índice vectorial.
Nota: No uses columnas en consultas cuyo valor pueda generar valores NULL. Si se requieren esas columnas, agrega la función COALESCE a la consulta.
Si la consulta es select id, name from table order by embedding <->'[1,2,3]' LIMIT 10;.
y el valor esperado del nombre de la columna es NULL, cambia la
consulta a una de las siguientes:
select id, COALESCE(name, 'NULL') as name from table order by embedding <-> '[1,2,3]' LIMIT 10;

O
select id from table order by embedding <-> '[1,2,3]' LIMIT 10;