JAVA 如何实现向量召回过滤？倒排索引结合相似度筛选方案

好的，我们开始。

Java 实现向量召回过滤：倒排索引结合相似度筛选方案

各位朋友，大家好！今天我们来探讨一个在信息检索、推荐系统等领域非常重要的技术——向量召回过滤，并重点介绍一种常用的实现方案：倒排索引结合相似度筛选。

向量召回，简单来说，就是用向量来表示文本或物品，然后在向量空间中找到与查询向量最相似的向量。过滤则是在召回结果的基础上，根据一些规则或条件，进一步筛选出更符合要求的向量。

1. 向量召回的意义

传统的文本检索方法，如基于关键词的检索，往往无法捕捉到语义层面的相似性。例如，搜索“苹果手机”，可能搜不到包含“iPhone”的文档，因为关键词不匹配。而向量召回则可以通过将文本转换为向量，捕捉到语义信息，从而实现更准确、更全面的检索。

向量召回的优点：

• 语义相似性： 能够捕捉到语义层面的相似性，解决关键词匹配的局限性。
• 召回率高： 能够召回更多相关的文档或物品。
• 可扩展性： 可以处理大规模的数据集，通过索引技术优化查询效率。

2. 倒排索引与向量召回

倒排索引是一种非常经典的数据结构，用于加速文本检索。它将文档中的每个词（或token）映射到包含该词的文档列表。在向量召回中，我们可以将倒排索引的思想应用到向量的各个维度上，从而加速相似向量的查找。

原理：

1. 向量量化： 将高维向量量化为离散的索引值。常见的量化方法有：
   • 标量量化（Scalar Quantization）： 对向量的每个维度进行量化。例如，将每个维度的值映射到若干个桶中。
   • 乘积量化（Product Quantization）： 将向量分割成若干个子向量，然后对每个子向量进行量化。
   • 矢量量化（Vector Quantization）： 使用聚类算法（如K-Means）将向量空间划分为若干个簇，然后用簇的中心向量代表该簇中的所有向量。
2. 构建倒排索引： 将量化后的索引值作为key，将包含该索引值的向量ID作为value，构建倒排索引。
3. 查询： 将查询向量进行量化，得到对应的索引值。然后在倒排索引中查找包含该索引值的向量ID列表。
4. 相似度计算与排序： 对召回的向量，计算其与查询向量的相似度，并按照相似度排序，返回Top-K个最相似的向量。

3. Java 实现倒排索引 + 相似度筛选

下面，我们通过一个简单的 Java 代码示例，来演示如何实现倒排索引结合相似度筛选的向量召回。

3.1 数据准备

首先，我们准备一些模拟的向量数据。假设我们有5个向量，每个向量有3个维度。

import java.util.*;

public class VectorRecall {

    public static void main(String[] args) {

        // 模拟向量数据
        List<double[]> vectors = new ArrayList<>();
        vectors.add(new double[]{1.0, 2.0, 3.0});
        vectors.add(new double[]{1.2, 2.1, 3.2});
        vectors.add(new double[]{4.0, 5.0, 6.0});
        vectors.add(new double[]{4.1, 5.2, 6.1});
        vectors.add(new double[]{7.0, 8.0, 9.0});

        // 构建倒排索引
        Map<Integer, List<Integer>> invertedIndex = buildInvertedIndex(vectors);

        // 查询向量
        double[] queryVector = new double[]{1.1, 2.2, 3.1};

        // 执行召回
        List<Integer> candidateVectorIds = recall(queryVector, invertedIndex, vectors);

        // 相似度计算与排序
        List<Integer> topKVectorIds = filterAndSort(queryVector, candidateVectorIds, vectors, 3);

        // 打印结果
        System.out.println("Top-K向量ID: " + topKVectorIds);
    }

    // 构建倒排索引
    public static Map<Integer, List<Integer>> buildInvertedIndex(List<double[]> vectors) {
        Map<Integer, List<Integer>> invertedIndex = new HashMap<>();

        for (int i = 0; i < vectors.size(); i++) {
            double[] vector = vectors.get(i);
            // 这里使用简单的标量量化，将每个维度四舍五入到整数
            for (int j = 0; j < vector.length; j++) {
                int quantizedValue = (int) Math.round(vector[j]);
                if (!invertedIndex.containsKey(quantizedValue)) {
                    invertedIndex.put(quantizedValue, new ArrayList<>());
                }
                invertedIndex.get(quantizedValue).add(i);
            }
        }
        return invertedIndex;
    }

    // 召回
    public static List<Integer> recall(double[] queryVector, Map<Integer, List<Integer>> invertedIndex, List<double[]> vectors) {
        Set<Integer> candidateVectorIds = new HashSet<>();
        // 对查询向量进行量化
        for (int j = 0; j < queryVector.length; j++) {
            int quantizedValue = (int) Math.round(queryVector[j]);
            if (invertedIndex.containsKey(quantizedValue)) {
                candidateVectorIds.addAll(invertedIndex.get(quantizedValue));
            }
        }
        return new ArrayList<>(candidateVectorIds);
    }

    // 相似度计算与排序
    public static List<Integer> filterAndSort(double[] queryVector, List<Integer> candidateVectorIds, List<double[]> vectors, int k) {
        PriorityQueue<Pair> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingDouble(Pair::getSimilarity));

        for (int vectorId : candidateVectorIds) {
            double[] vector = vectors.get(vectorId);
            double similarity = cosineSimilarity(queryVector, vector);
            pq.offer(new Pair(vectorId, similarity));
            if (pq.size() > k) {
                pq.poll();
            }
        }

        List<Integer> topKVectorIds = new ArrayList<>();
        while (!pq.isEmpty()) {
            topKVectorIds.add(pq.poll().vectorId);
        }
        Collections.reverse(topKVectorIds); // 按照相似度从高到低排序
        return topKVectorIds;
    }

    // 余弦相似度计算
    public static double cosineSimilarity(double[] vector1, double[] vector2) {
        double dotProduct = 0.0;
        double magnitude1 = 0.0;
        double magnitude2 = 0.0;

        for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {
            dotProduct += vector1[i] * vector2[i];
            magnitude1 += vector1[i] * vector1[i];
            magnitude2 += vector2[i] * vector2[i];
        }

        magnitude1 = Math.sqrt(magnitude1);
        magnitude2 = Math.sqrt(magnitude2);

        if (magnitude1 == 0.0 || magnitude2 == 0.0) {
            return 0.0;
        }

        return dotProduct / (magnitude1 * magnitude2);
    }

    // 辅助类，用于存储向量ID和相似度
    static class Pair {
        int vectorId;
        double similarity;

        public Pair(int vectorId, double similarity) {
            this.vectorId = vectorId;
            this.similarity = similarity;
        }

        public int getVectorId() {
            return vectorId;
        }

        public double getSimilarity() {
            return similarity;
        }
    }
}

3.2 代码解释

• buildInvertedIndex(List<double[]> vectors): 构建倒排索引。这里采用简单的标量量化，将向量的每个维度四舍五入到整数，作为索引的key。value是包含该量化值的向量ID列表。
• recall(double[] queryVector, Map<Integer, List<Integer>> invertedIndex, List<double[]> vectors): 执行召回。将查询向量进行量化，然后在倒排索引中查找包含对应量化值的向量ID，将这些向量ID作为候选向量。
• filterAndSort(double[] queryVector, List<Integer> candidateVectorIds, List<double[]> vectors, int k): 对召回的候选向量，计算其与查询向量的余弦相似度，并使用优先队列（PriorityQueue）来维护Top-K个最相似的向量。
• cosineSimilarity(double[] vector1, double[] vector2): 计算两个向量的余弦相似度。
• Pair类: 辅助类，用于存储向量ID和相似度，方便在优先队列中使用。

3.3 运行结果

运行上述代码，将会输出与查询向量最相似的 Top-3 个向量的 ID。

4. 性能优化与改进方向

上述代码只是一个简单的示例，在实际应用中，还需要考虑性能优化和改进方向。

4.1 量化方法优化

标量量化过于简单，可能导致精度损失。可以考虑使用更高级的量化方法，如乘积量化或矢量量化。这些量化方法能够更好地平衡精度和存储空间。

4.2 索引结构优化

倒排索引可以使用不同的数据结构来实现。例如，可以使用HashMap、TreeMap、Trie树等。选择合适的数据结构，可以提高查询效率。

4.3 相似度计算优化

余弦相似度计算是向量召回中最耗时的操作之一。可以使用一些近似的相似度计算方法，如局部敏感哈希（LSH），来加速计算。

4.4 倒排索引的存储

倒排索引通常比较大，需要考虑如何存储。可以将倒排索引存储在内存中，或者存储在磁盘上。如果存储在磁盘上，可以使用一些索引压缩技术，如Variable Byte Encoding，来减少存储空间。

4.5 使用分布式索引

当数据量非常大时，单机倒排索引可能无法满足需求。可以使用分布式索引，将索引数据分布在多台机器上，从而提高查询效率。

4.6 结合业务场景进行优化

向量召回的优化，需要结合具体的业务场景。例如，如果业务场景对精度要求很高，可以牺牲一些性能，使用更精确的相似度计算方法。如果业务场景对性能要求很高，可以牺牲一些精度，使用更快的近似相似度计算方法。

5. 实际应用案例

向量召回在很多领域都有应用，例如：

• 推荐系统： 根据用户的历史行为，推荐相似的物品。
• 搜索引擎： 根据用户的查询，检索相关的文档。
• 图像检索： 根据用户的图像，检索相似的图像。
• 问答系统： 根据用户的问题，检索相关的答案。

应用场景	向量表示	相似度计算
推荐系统	用户/物品的embedding向量	余弦相似度、点积相似度
搜索引擎	文档的TF-IDF向量、Word2Vec向量、BERT向量	余弦相似度、BM25相似度
图像检索	图像的CNN特征向量	余弦相似度、欧氏距离
问答系统	问题/答案的embedding向量	余弦相似度、编辑距离（用于文本相似度计算）

6. 代码扩展和改进

以下是一些可以扩展和改进上述代码的方向：

• 支持不同的量化方法： 可以实现乘积量化或矢量量化，并提供接口让用户选择不同的量化方法。
• 支持不同的相似度计算方法： 可以实现更多的相似度计算方法，如点积相似度、欧氏距离，并提供接口让用户选择。
• 支持自定义的向量维度： 可以修改代码，使其支持任意维度的向量。
• 添加单元测试： 可以添加单元测试，来验证代码的正确性。
• 性能测试： 可以进行性能测试，来评估代码的性能。
• 使用更高效的数据结构： 例如，可以使用Trove4j或Koloboke等高性能的Java集合库，来优化倒排索引的存储和查询效率。

7. 总结，关键在于理解并选择适合场景的量化和索引策略

总而言之，向量召回是一种非常强大的技术，可以用于解决各种信息检索和推荐问题。倒排索引结合相似度筛选是一种常用的实现方案，可以有效地提高查询效率。在实际应用中，需要根据具体的业务场景，选择合适的量化方法、索引结构和相似度计算方法，才能达到最佳的效果。理解向量量化和倒排索引的核心思想，并结合实际场景进行调整和优化，是实现高效向量召回的关键。