LangChain教程11：LangChain高效检索器最佳实践

相似性搜索底层原理

2. FAISS相似度匹配
3. Pinecone索引检索
4. Lance向量持久化存储
5. 总结

• 相似性搜索 (Similarity Search)

既然我们知道了可以通过比较向量之间的距离来判断它们的相似度，那么如何将它应用到真实的场景中呢？如果想要在一个海量的数据中找到和某个向量最相似的向量，我们需要对数据库中的每个向量进行一次比较计算，但这样的计算量是非常巨大的，所以我们需要一种高效的算法来解决这个问题。

高效的搜索算法有很多，其主要思想是通过两种方式提高搜索效率：
1）减少向量大小——通过降维或减少表示向量值的长度。
2）缩小搜索范围——可以通过聚类或将向量组织成基于树形、图形结构来实现，并限制搜索范围仅在最接近的簇中进行，或者通过最相似的分支进行过滤。

我们首先来介绍一下大部分算法共有的核心概念，也就是聚类。

K-Means

我们可以在保存向量数据后，先对向量数据先进行聚类。例如下图在二维坐标系中，划定了 4 个聚类中心，然后将每个向量分配到最近的聚类中心，经过聚类算法不断调整聚类中心位置，这样就可以将向量数据分成 4 个簇。每次搜索时，只需要先判断搜索向量属于哪个簇，然后再在这一个簇中进行搜索，这样就从 4 个簇的搜索范围减少到了 1 个簇，大大减少了搜索的范围。