向量检索算法（ANNS）优化思路之我见
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大家好好，我是不会写代码却忽然想转行写算法的纯序员——Chunel Feng。最近，互联网人的日子着实不好过。大家每天都喊着节能减排，总有种【程序和程序员之间，必须有一个被优化】的感觉。
为了避免今后无砖可搬的困境，今天我想站在一个业余爱好者的角度，跟大家来聊一些关于ANNS（Approximate Nearest Neighbor Search）算法，也就是通常意义上说的向量检索算法的一些优化思路。
首先申明，我并非专业领域的人员，
我指的不是 我并非ANNS领域的专业人员，我指的是，我不是什么专业的程序员。在这里，描述的更多的是我参考一些文献，和请教行业大佬而获取的知识，并且加以思考（mark）和转述（ctrl+cv）。内容和思路相对比较通用，以ANNS算法作为切入点，其他领域的童鞋也可参考相关思路。
阅读这篇文章的前置条件，是您对向量检索概念和hnsw算法过程有一些了解。推荐一篇博文入门：一文看懂HNSW算法理论的来龙去脉 。如果您不了解相关背景，也不愿看入门博客，那也推荐您继续看下去，因为文中，还有一些段子。
背景不知是否众所周知，现在ANNS算法通常分为四个派别：图（多图）思路，量化/降维思路，哈希思路，树（森林）思路。近些年，图思路由于较高的召回率、较好的性能和较多的后期优化思路，脱颖而出，hnsw就算是其中的代表作。
hnsw有两个优势：一个是通过平层图+跳表的思路，加速了开始阶段远距离导航的过程；一个是通过启发式选边的思路，降低了候选集局部密集的干扰。现有的很多算法研究思路，都是基于这个方案，做进一步针对性的优化。
接下来，我就针对我了解到的一些优化方案，一一讨论和分享。主要包括：分而治之，主次分明，前世今生，合纵连横。
分而治之当前的图模型算法有很多，比如 nsg，vamana，hnsw等。其中，选入口点、导航、裁边等过程，思路各有不同。但是，如果加以总结、分析和抽象，会发现基本所有的图算法，都有以下思路：
构图的时候 初始化连通图（初始化） 为连通图选择邻居（连边） 对邻居进行优选（选边+裁边） 选定一个图（或 多层图）的入口点 * 确保图的联通性（避免出现孤岛）
查询的时候 从入口点进入图 图中导航，搜索到topK个最近邻居
以上是现有的大佬的总结方法。你也可以有自己的分法，或者自行扩展。但更需要应对的问题是，分好
元素（component）了之后，怎么办。
首先，可以将各种算法不同component阶段的优质思路 拼凑起来，形成一套完成的 构图+查询 的流程。那我们可以认为，这个组合算法（缝合怪）其实就集合了当前所有图算法优势。
然后，我们在针对特定的数据集，将这个缝合怪的特定component，进行针对性的优化。那就可以认为，得到了一套适配当前数据集、并且集合了众多图算法优点 的算法。
同样的思路，也被用于图像算法性能调优上，并且快速取得了较好的成果：图像、神经网络优化利器:了解Halide ，有兴趣的朋友可以参考一下。
主次分明在做性能优化的时候，我们理应考虑轻重缓急，抓大放小。打个比方，你从杭州想坐火车去上海找童鞋玩，那肯定是先坐火车，从杭州火车站到上海火车站；然后再做公交车，到你朋友家的小区门口；最后从小区门口挨家挨户的走到他家门口。如果你朋友在上海买不起房子的话，约在他公司附近的星巴克，也是同样的道理，嘿嘿。
在这个过程中，坐火车的那一段，相当于是粗导航（Navigable），只要确保大体方向对，几站路就能到上海火车站。
坐公车那一段，相当于是细粒度查询。这里就要开始小心了，如果做错公车，或者是坐过了车站，那会导致你下车后要走很长的路，甚至最后没法找到朋友家。
到了小区门口之后，挨家挨户找的那个过程，其实就像是在少量候选集中，进行暴力搜索。一定要找到对的门牌号为止。
最后，带着笑脸，低头寒暄，说一句，好久不见。
又或者，装作若无其事的样子，说一句，好巧，原来你也在这里。
找到之后做点什么，那就不是我们研究的流程了，在这里不加以赘述。
同样的，ANNS算法在查询过程中，刚开始查询得到的候选点，和快结束时查询得到的候选点，虽然邻居数量大体相同，但对最终的召回率（或准确率）的影响，是不同的。
在刚开始查询的阶段，只要保证大致是沿着正确的方向导航即可——这样可以，减少比对（计算）次数，从而缩短查询耗时。在候选点和查询点非常接近的时候，再使用近乎暴力的方式查询——这样可以提高准确率。
图看不懂就算了，不要在意这些细节，我也是直接从论文里截图过来的。大概意思就是我举的那个例子：红色五角星表示你朋友家（query点），绿色点表示杭州火车站（入口点）。阴影部分可以想成是坐火车+公车的过程，红圈里面可以想成是挨家挨户的找的过程。
前世今生以上内容，我们关注的是算法构图和查询的流程，都focus在ANNS算法本身。这个时候，如果我们把格局打开，考虑一下算法建模之前呢？考虑一下，模型训完之后呢？
前世
ANNS算法构图的dataset，是海量的高维向量。而dataset是通过其他embedding算法计算出来的，分布会随着原材料的不同，呈现一定的随机性和区域性的。这将引发一些不确定性和局部热点问题。
设想，如果我们在构图之前，对dataset做一个预处理，或者进行一些定向分析，那是不是也可能提升最终构图的质量。
预处理也有一些思路，比如pca、pq等方式，可以降低向量的维度，从而降低计算工作量。或者，对dataset进行空间转换，使得数据分布尽可能均匀，降低理论平均查询耗时。再或者，做二次embedding，尽可能的缩短真的相近向量的距离。
今生
模型创建完之后，当然就可以直接用于query点的快速查询了。不过，这就万事大吉了么？那除了程序员之外，还能有啥可以优化的空间么？
当然可以。比如我们可以尝试结合一批真实的query请求，分析一下，query点的分布，从而调整图模型的入口点，使得模型本身和实际使用情况更加match。
再或者，我们可以根据这些query的导航路径，来查看哪些边在实际查询中，基本没用到；哪些边更经常被访问；哪些变对最终结果影响更大，从而对现有的图模型做进一步的加权和裁边操作——让模型和程序员一起，变秃变强。
合纵连横我们常说，一个人的成长，要考虑自身努力，也要结合时代背景。针对ANNS算法模型的优化，也是如此。我们不仅要把焦点放在图算法本身，还需要考虑周边因素的一些影响。
合纵
我们说了很多图算法相关的内容和优化，也在最开始的时候，提到了ANNS算法，大体有四种思路。很多时候，这些思路是可以进行进一步的组合，并且发挥出更大威力的。
比如，选择入口点的时候，就可以考虑通过KD-Tree，快速找到局部入口点。或者通过哈希的方法，更好的做子图的拆分。我上面提到的，将图算法进行component拆分，很可能其中的某个component，就可以照搬其他类型算法的思路。
连横
以上内容，我们貌似都是在一个特定设备上，针对模型和数据集进行优化。那我们再讨论一些与
设备和运行环境相关的问题。比如，数据量太大，内存无法读取，单次查询过程需要从磁盘上反复io数据；再或者，冷数据相对较多，缓存命中率低；又或者，有单批大量计算，cpu已经冒烟。
针对这些问题，我们在设计模型的过程中，可能更需要考虑降低io开销（参考B树 vs B+树）、缓存友好、计算相对集中的结构和构图方式。从而针对特定的硬件设备、更专业的领域、和更极端的情况下，发挥出最更的威力。
个人总结本篇文章，主要介绍了一些
ANNS Graph Based算法的优化思路，旨在以现有hnsw算法为标准，进行进一步的剖析和优化，不断提升自己的认知。有一些内容，是通用思路级别的，相信对其他领域算法的研究，和其他方向的优化，也有一定的参考和借鉴意义。
很多内容，都是业内专业人士给我的指导和分享，并且被证明的确行之有效。我自己并没有做太多的实验和论证，但也参考了一些相关的博客和文档，并加入了理解和表述。希望本文对大家今后进一步的工作和研究，有参考和借鉴意义。
如果您对以上话题有兴趣，也欢迎添加我的个人微信，方便今后随时交流讨论。对了，下面还有打赏码，也期待您的打赏。讲真话，如果不是前阵子狗币跌的太多，我真的不会很在乎这一毛两毛的打赏，哈哈。
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微信: ChunelFeng 邮箱: chunel@foxmail.com 个人网站：http://www.chunel.cn github地址: https://github.com/ChunelFeng
<hr/> 参考论文： A Comprehensive Survey and Experimental Comparison of Graph-Based Approximate Nearest Neighbor Search Two-stage routing with optimized guided search and greedy algorithm on proximity graph Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs DiskANN: Fast Accurate Billion-point Nearest Neighbor Search on a Single Node
参考博客：Zilliz(知乎)——Milvus 开源向量数据库 程序员王同学(CSDN) —— 近似最近邻搜索 * 13 种高维向量检索算法全解析！数据库顶会 VLDB 2021 论文作者干货分享
参考视频资料： * Zilliz-Planet(B站) —— Paper reading 学术直播间
对应代码实现（持续进行中）：GraphANNS(github) CGraph(github)
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