百度自研高性能ANN检索引擎,开源了

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了百度自研高性能ANN检索引擎,开源了。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

百度自研高性能ANN检索引擎,开源了,开源,百度,搜索引擎

作者 | Puck项目组

导读

Puck是百度自研的开源ANN检索引擎。Puck开源项目包含两种百度自研的检索算法,以高召回、高准确、高吞吐为目标,适用于多种数据规模和场景。随着业务发展不断的优化和迭代,进行充分的技术开发和测试,确保了技术的可靠性和成熟度。该项目于2019年厂内开源,广泛应用于内部多条产品线,支撑万亿级数据和海量请求。在benchmark上显示,Puck在千万、亿、十亿等多个数据集上,性能优势明显。

全文2682字,预计阅读时间7分钟。

ANN全称近似最近邻检索(Approximate Nearest Neighbor),目标是从全量向量数据中寻找距离最近的TopK个向量,同时需要平衡检索效果和检索成本。自2012年AlexNet出现之后,深度学习在图像领域大放异彩,2017年 transformer的推出重构了NLP领域,基于语义的检索颠覆了传统检索领域,使得ANN技术广泛应用于搜索、推荐等多个场景,成为互联网的基础技术之一。

做为研究热点,无论学术界还是工业界,近些年都出现了许多ANN算法的创新研究和应用,包括基于分区和基于图形的索引策略、混合RAM和SSD存储以高效存储和处理超过RAM大小的大型数据集、使用加速器硬件、利用机器学习来降低原始矢量的维度,以及Spotify的ANNOY、Google的ScaNN、Facebook的Faiss和HNSW等。

01 Puck 是什么?

Puck是百度自研的高性能ANN检索引擎,名称取自经典MOBA游戏DOTA中的智力英雄-Puck,是飘逸、灵动的代表。

我们很早即投入自研近似最近邻检索算法(ANN)的研究,2017年Puck完成首次上线,2019年底内部开源,目前已广泛应用于百度内部多条产品线,随着业务发展不断的优化和迭代,进行了充分的技术研发和测试,确保了技术的领先性和成熟度。

Puck开源项目包含两种百度自研的检索算法Puck&Tinker,以高召回、高准确、高吞吐为目标,在大中小数据集上都有优异表现。在benchmark的千万、亿、十亿等多个数据集上,Puck性能优势明显,均显著超过竞品。在2021年底Nerulps举办的全球首届向量检索大赛BIGANN比赛中,Puck参加的四个项目均获得第一。

02 Puck 优势有哪些?

1、易用性:提供简单易用的API接入,尽量少的暴露参数,大部分参数使用默认即可达到良好性能。

**2、扩展性:**采用完全自研的索引结构,支持多种功能扩展,适应多种场景,项目模块划分合理,便于改造优化,可方便用户接口自行添加。

3、高性能:在benchmark的千万、亿、十亿等多个数据集上,Puck性能优势明显,均显著超过竞品。

4、可靠性:经过多年在实际大规模场景下的验证打磨,广泛应用于百度内部包括搜索、推荐等三十余条产品线,支撑万亿级索引数据和海量检索请求。

03 Puck 性能优势

Puck 在开源前,曾参加过首届国际向量检索大赛BigANN。首届国际向量检索大赛BigANN是由人工智能领域全球顶级学术会议NeurIPS发起,由微软、facebook等公司协办的全球最高水平的赛事,旨在提升大规模ANN的研究创新和生产环境中的落地应用。

百度自研高性能ANN检索引擎,开源了,开源,百度,搜索引擎

虽是首届大赛,但因NeurIPS的极高知名度和权威性,吸引了众多知名企业和顶尖大学的同台竞技。本届比赛已于2021年12月NeurlPS’21会议期间公布结果,Puck在参赛的四个数据集中均排名第一 。

除此之外,Puck持续地优化和迭代,以保持其在变化的业务环境中提供高效的检索性能。除了十亿数据集以外,我们构建了亿级&千万级benchmark,创建了更符合真实工业生产环境的benchmark机制和环境,Puck&Tinker在多个数据集上性能优势明显。

BIGANN-10M

百度自研高性能ANN检索引擎,开源了,开源,百度,搜索引擎

百度自研高性能ANN检索引擎,开源了,开源,百度,搜索引擎

△deep-10M和BIGANN-10M数据集上,召回率 VS QPS的性能图

更详细benchmark见:

https://github.com/baidu/puck/tree/main/ann-benchmarks

04 Puck 功能拓展

为了让 Puck 更加亲民,我们还做了多个功能的拓展,目前可以实现:

1、实时插入:支持无锁结构的实时插入,做到数据的实时更新。

2、条件查询:支持检索过程中的条件查询,从底层索引检索过程中就过滤掉不符合要求的结果,解决多路召回归并经常遇到的截断问题,更好满足组合检索的要求。

3、分布式建库:索引的构建过程支持分布式扩展,全量索引可以通过map-reduce一起建库,无需按分片build,大大加快和简化建库流程。

4、自适应参数:ANN方法检索参数众多,应用起来有不小门槛,不了解技术细节的用户并不容易找到最优参数,Puck提供参数自适应功能,在大部分情况下使用默认参数即可得到很好效果 。

05 Puck 在业务中的使用

在开源前,Puck在多个业务中已经进行了大规模的有效验证。

Puck于2017年初启动研发,2017年底首次上线,2019年百度内部开源,持续打磨至今,目前广泛应用于百度内部包括搜索、推荐等三十余条产品线,支撑万亿级索引数据和海量检索请求。

百度自研高性能ANN检索引擎,开源了,开源,百度,搜索引擎

△ANN检索在业务应用中的位置

Puck 开源后, 鼓励开发者之间的合作和共享,同时支持大家进行知识的分享和传播,打造活跃而广泛的生态,促进项目的高速、可持续发展,从而推动技术的创新。

Puck遵循 Apache 2.0 开源协议,尊重和保护原作者的创作权,开放使用包括商业化及二次开源。

希望大家将好的使用经验反馈给我们,如有问题可以加入【QQ群:913964818】随时咨询。

同时,欢迎大家成为社区贡献者,积极参与开源贡献,解决自身诉求、提升个人成长的同时得到正向激励。

在你因为参与开源而得到回报的时候,你也在影响着开源领域的发展,促进开源领域向更加广阔的方向奔涌而去。

BigANN比赛详情:

https://big-ann-benchmarks.com/neurips21.html

BigANN比赛结果:

https://github.com/harsha-simhadri/big-ann-benchmarks/blob/main/neurips21/t1_t2/README.md#results-for-t1

Puck开源地址:

https://github.com/baidu/puck

——END——

推荐阅读

存储方案作为产品——Midgard探索

百度垂类离线计算系统发展历程

度加剪辑App的MMKV应用优化实践

百度工程师浅析解码策略

百度工程师浅析强化学文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-703015.html

到了这里,关于百度自研高性能ANN检索引擎,开源了的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ClickHouse进阶|如何自研一款企业级高性能网关组件?

    使用原生ClickHouse集群进行节点数据查询和写入时,离不开第三方开源网关组件chproxy支持。但由于chproxy缺少TCP协议支持,导致性能、查询能力等受限。这也成为困扰众多ClickHouse开发者的一大难题。那么,究竟应该如何突破?本文将揭秘火山引擎ByteHouse企业版自研网关组件如何

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • 高性能的全文检索库Apache Lucene 介绍

            Apache Lucene 是一个高性能的全文检索库,由 Apache Software Foundation 维护。Lucene 提供了丰富的 API,用于实现快速、准确的全文搜索。本文将详细介绍 Apache Lucene 的技术特点、应用场景和优势。         Apache Lucene 的历史和发展         Apache Lucene 起源于 1999 年

    2024年03月27日
    浏览(46)
  • 大规模数据量下ES如何实现高性能检索?

    ElasticSearch,是基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎,具有HTTP web接口和无模式JSON文档。根据DB引擎排名,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎。ES的特点是分布式、高扩展以及近实时。那么,大规模数据量下ES是如何实现高性能检索的呢? 说

    2024年02月16日
    浏览(92)
  • Redis实现高性能的全文搜索引擎---RediSearch

    RediSearch是一个Redis模块,为Redis提供查询、二次索引和全文搜索,他的性能甚至比es还要高。 注意端口号不要和redis冲突了:

    2024年02月16日
    浏览(52)
  • 阿里开源自研高性能核心搜索引擎 Havenask

    去年12月,阿里开源了自研的大规模分布式搜索引擎 Havenask(内部代号 HA3)。  Havenask 是阿里巴巴内部广泛使用的大规模分布式检索系统,支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷、高德、饿了么等在内整个阿里的搜索业务,是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品

    2024年02月04日
    浏览(37)
  • 高性能、快响应!火山引擎 ByteHouse 物化视图功能及入门介绍

    更多技术交流、求职机会,欢迎关注 字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 物化视图是指将视图的计算结果存储在数据库中的一种技术。当用户执行查询时,数据库会直接从已经预计算好的结果中获取数据,而不需要重新计算视图。具体来说,物化视图是

    2023年04月27日
    浏览(38)
  • 网易NDH基于Impala的高性能SQL引擎建设实践

    导读:本文将从四个方面来进行介绍。首先是分析在网易NDH中使用 Impala 过程遇到的一些痛点;第二个部分是基于这些痛点问题,我们提出了建设高性能SQL引擎的方案,以及这些方案是基于什么原则来创建的;第三个是基于这些原则,我们做了哪些的优化实践的尝试;最后会

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • 【java表达式引擎】四、高性能、轻量级的AviatorScript

    github:(https://github.com/killme2008/aviatorscript%60) 参考文档1:https://www.yuque.com/boyan-avfmj/aviatorscript 参考博客2:https://blog.csdn.net/ZhangQingmu/article/details/125087255 Aviator起源于2011年,由国内的开发者开源的,表达式引擎 表达式引擎当时国内开源的已经有 IKExpression,可惜是纯解释执行的,

    2024年02月10日
    浏览(45)
  • 体验开源香山高性能开源 RISC-V 处理器

    香山处理器是乱序六发射结构设计,目前支持 RV64GCBK 扩展。香山处理器前端流水线包括分支预测单元、取指单元、指令缓冲等单元,顺序取指。后端包括译码、重命名、重定序缓冲、保留站、整型/浮点寄存器堆、整型/浮点运算单元。 https://xiangshan-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/

    2024年01月23日
    浏览(45)
  • 工业级高性能3D模型渲染引擎,专注于3D Web轻量化!

    一、技术概览 HOOPS Communicator 是一个SDK,用于在Web浏览器中开发3D工程应用程序,重点在于: 完全访问工程数据 使用方便 快速发展 高性能可视化 快速模型流 灵活使用和部署 点击此处获取3D模型轻量化及格式转换解决方案 它的主要组件是 HOOPS Web查看器,这是一个功能强大

    2024年02月07日
    浏览(29)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包