Elasticsearch向量检索kNN与Java Vector API余弦相似度SIMD加速

Elasticsearch 向量检索 kNN 与 Java Vector API 余弦相似度 SIMD 加速

大家好，今天我们来探讨一个在现代搜索和推荐系统中至关重要的话题：Elasticsearch 向量检索的 k 近邻 (kNN) 搜索，以及如何利用 Java Vector API 实现余弦相似度计算的 SIMD 加速。

1. 向量检索：搜索引擎的新方向

传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配，通过倒排索引快速找到包含特定词语的文档。然而，这种方法在处理语义相似性、图像搜索、推荐系统等场景时存在局限性。向量检索应运而生，它将文档、图像、用户等对象表示为高维向量，然后通过计算向量之间的距离或相似度来找到最相关的结果。

例如，在文本语义搜索中，我们可以使用诸如 Word2Vec、GloVe、BERT 等模型将文本转换为向量，然后通过向量相似度来判断文本的语义相关性，即使文本中没有完全相同的关键词，也能找到语义相似的结果。

2. Elasticsearch 中的 kNN 向量检索

Elasticsearch 从 7.0 版本开始引入了对向量检索的支持，并在后续版本中不断完善。目前，Elasticsearch 主要通过以下两种方式支持 kNN 搜索：

• 脚本查询 (Script Score Query): 使用 Elasticsearch 的脚本功能，允许用户自定义相似度计算逻辑，并将其应用于每个文档的向量字段。
• HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 图索引: HNSW 是一种高效的近似最近邻搜索算法，Elasticsearch 使用 HNSW 图索引来加速向量检索。

2.1 脚本查询 (Script Score Query)

脚本查询是最灵活的方式，可以自定义各种相似度计算函数。以下是一个使用 Elasticsearch 脚本查询实现余弦相似度计算的示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector_field') + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中：

• query 部分指定了要搜索的文档范围，这里使用了 match_all 查询，表示搜索所有文档。
• script_score 部分指定了使用脚本计算得分。
• source 部分定义了脚本的内容，这里使用了 Elasticsearch 内置的 cosineSimilarity 函数来计算余弦相似度，并将结果加上 1.0，以确保得分始终为正数。
• params 部分定义了传递给脚本的参数，这里定义了查询向量 query_vector。
• my_vector_field 是文档中存储向量的字段名称。

优点：

• 灵活性高，可以自定义各种相似度计算函数。
• 易于实现，不需要额外的索引结构。

缺点：

• 性能较低，因为需要对每个文档都执行脚本计算。
• 不适合大规模向量检索。

2.2 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 图索引

HNSW 是一种高效的近似最近邻搜索算法，它通过构建多层图结构来加速搜索。HNSW 图的每一层都是一个小的世界图，其中节点代表向量，边代表向量之间的连接。在高层图中，节点之间的连接较少，可以快速定位到与查询向量相似的区域。在低层图中，节点之间的连接较多，可以更精确地找到最近邻。

Elasticsearch 使用 HNSW 图索引来加速向量检索。以下是一个创建包含 HNSW 图索引的 Elasticsearch 索引的示例：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector_field": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 5,
        "index": true,
        "similarity": "cosine",
        "index_options": {
          "type": "hnsw",
          "m": 16,
          "ef_construction": 100
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中：

• my_vector_field 字段的 type 被设置为 dense_vector，表示这是一个向量字段。
• dims 指定了向量的维度。
• index 设置为 true，表示要为该字段创建索引。
• similarity 设置为 cosine，表示使用余弦相似度作为相似度度量。
• index_options 指定了 HNSW 图索引的参数：
  • type 设置为 hnsw，表示使用 HNSW 图索引。
  • m 指定了每个节点的连接数。
  • ef_construction 指定了索引构建时的搜索深度。

创建索引后，可以向其中添加文档，每个文档的 my_vector_field 字段包含一个向量。然后，可以使用 kNN 查询来搜索最近邻：

GET /my_index/_search
{
  "knn": {
    "field": "my_vector_field",
    "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
    "k": 10
  }
}

在这个例子中：

• knn 部分指定了要执行 kNN 查询。
• field 指定了要搜索的向量字段。
• query_vector 指定了查询向量。
• k 指定了要返回的最近邻的数量。

优点：

• 性能高，适合大规模向量检索。
• 可以处理高维向量。

缺点：

• 需要额外的索引结构。
• 索引构建时间较长。
• 结果是近似的，不保证找到真正的最近邻。

选择：

选择哪种方式取决于具体的应用场景。如果需要高度的灵活性和精确性，并且数据量较小，可以选择脚本查询。如果需要高性能和可扩展性，并且数据量较大，可以选择 HNSW 图索引。

特性	脚本查询 (Script Score Query)	HNSW 图索引 (HNSW Index)
性能	低	高
灵活性	高	低
精确性	高	近似
数据量	小	大
索引构建时间	无	长

3. Java Vector API 与 SIMD 加速

在向量检索中，相似度计算是一个核心操作。对于高维向量，相似度计算的计算量非常大，会成为性能瓶颈。Java Vector API 提供了一种利用 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令加速向量计算的方法。

SIMD 是一种并行计算技术，它允许一条指令同时操作多个数据。例如，使用 SIMD 指令可以将两个 128 位的向量相加，一次性完成 4 个 32 位浮点数的加法。

Java Vector API 允许开发者在 Java 代码中使用 SIMD 指令，从而加速向量计算。以下是一个使用 Java Vector API 计算余弦相似度的示例：

import jdk.incubator.vector.*;

public class CosineSimilarity {

    private static final VectorSpecies<Float> SPECIES = FloatVector.SPECIES_256; // 或者根据 CPU 支持选择 SPECIES_128/SPECIES_512

    public static float cosineSimilarity(float[] vector1, float[] vector2) {
        if (vector1.length != vector2.length) {
            throw new IllegalArgumentException("Vectors must have the same length");
        }

        int length = vector1.length;
        float dotProduct = 0.0f;
        float magnitude1 = 0.0f;
        float magnitude2 = 0.0f;

        int i = 0;
        // 使用向量化计算
        for (; i < SPECIES.loopBound(length); i += SPECIES.length()) {
            FloatVector a = FloatVector.fromArray(SPECIES, vector1, i);
            FloatVector b = FloatVector.fromArray(SPECIES, vector2, i);

            FloatVector dotProductVector = a.mul(b);
            dotProduct += dotProductVector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f);

            FloatVector magnitude1Vector = a.mul(a);
            magnitude1 += magnitude1Vector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f);

            FloatVector magnitude2Vector = b.mul(b);
            magnitude2 += magnitude2Vector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f);
        }

        // 处理剩余的标量部分
        for (; i < length; i++) {
            dotProduct += vector1[i] * vector2[i];
            magnitude1 += vector1[i] * vector1[i];
            magnitude2 += vector2[i] * vector2[i];
        }

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

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

        return dotProduct / (magnitude1 * magnitude2);
    }

    public static void main(String[] args) {
        float[] vector1 = {0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f, 0.5f, 0.6f, 0.7f, 0.8f, 0.9f, 1.0f};
        float[] vector2 = {0.2f, 0.4f, 0.6f, 0.8f, 1.0f, 1.2f, 1.4f, 1.6f, 1.8f, 2.0f};

        float similarity = cosineSimilarity(vector1, vector2);
        System.out.println("Cosine Similarity: " + similarity);
    }
}

在这个例子中：

• VectorSpecies 定义了向量的类型和长度。这里使用了 FloatVector.SPECIES_256，表示使用 256 位的浮点向量，可以同时操作 8 个 32 位浮点数。可以根据 CPU 的支持选择不同的 VectorSpecies，例如 SPECIES_128, SPECIES_512。
• FloatVector.fromArray 方法从数组中创建向量。
• a.mul(b) 方法计算两个向量的乘积。
• dotProductVector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f) 方法将向量中的所有元素相加。
• 代码中使用 SPECIES.loopBound(length) 来确定可以使用向量化计算的循环边界，剩余的部分使用标量计算。
• 代码首先尽可能的使用向量化操作，然后处理余数，保证结果的正确性。

优点：

• 可以利用 SIMD 指令加速向量计算，提高性能。
• 代码简洁易懂。

缺点：

• 需要 Java 16 或更高版本。
• 需要了解 SIMD 指令的原理。
• 需要根据 CPU 的支持选择合适的 VectorSpecies。

集成到 Elasticsearch:

可以将上述 Java 代码集成到 Elasticsearch 的脚本查询中，从而利用 SIMD 加速余弦相似度计算。可以通过以下步骤实现：

1. 将 Java 代码编译成 JAR 文件。
2. 将 JAR 文件添加到 Elasticsearch 的 classpath 中。可以通过修改 elasticsearch.yml 文件中的 path.plugins 属性来实现。
3. 在 Elasticsearch 的脚本查询中使用该 Java 代码。例如：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "lang": "painless", // 或者使用其他脚本语言，如 Groovy
        "source": "your.package.CosineSimilarity.cosineSimilarity(params.query_vector, doc['my_vector_field'].value)",
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中：

• lang 指定了脚本语言，这里使用了 painless，也可以使用其他脚本语言，如 Groovy。
• source 指定了脚本的内容，这里调用了 Java 代码中的 CosineSimilarity.cosineSimilarity 方法。
• doc['my_vector_field'].value 获取了文档中 my_vector_field 字段的值。

4. 性能测试与优化

在使用 Java Vector API 加速余弦相似度计算之前，建议进行性能测试，以评估加速效果。可以使用 JMH (Java Microbenchmark Harness) 等工具进行性能测试。

以下是一些优化建议：

• 选择合适的 VectorSpecies。根据 CPU 的支持选择合适的 VectorSpecies，以充分利用 SIMD 指令。
• 对齐数据。为了获得最佳性能，应该将向量数据对齐到向量长度的倍数。例如，如果使用 256 位的向量，应该将向量数据对齐到 32 字节的倍数。
• 避免内存分配。在循环中避免频繁的内存分配，可以使用对象池等技术来减少内存分配。
• 使用缓存。可以将常用的向量数据缓存到内存中，以减少 I/O 操作。

5. 实际应用案例

向量检索和 SIMD 加速技术在许多实际应用中都有广泛的应用。以下是一些例子：

• 图像搜索： 将图像转换为向量，然后使用向量相似度来搜索相似的图像。
• 推荐系统： 将用户和商品转换为向量，然后使用向量相似度来推荐用户可能感兴趣的商品。
• 文本语义搜索： 将文本转换为向量，然后使用向量相似度来搜索语义相关的文本。
• 恶意软件检测： 将恶意软件和正常软件转换为向量，然后使用向量相似度来检测新的恶意软件。

代码示例：完整的 Elasticsearch 集成 (Painless 脚本)

为了更清晰地展示如何将 Java Vector API 集成到 Elasticsearch 中，以下提供一个更完整的示例，包括 Java 代码、Elasticsearch 脚本配置和测试步骤。

1. Java 代码 (CosineSimilarity.java):

package your.package;

import jdk.incubator.vector.*;

public class CosineSimilarity {

    private static final VectorSpecies<Float> SPECIES = FloatVector.SPECIES_256;

    public static double cosineSimilarity(float[] vector1, float[] vector2) {
        if (vector1.length != vector2.length) {
            throw new IllegalArgumentException("Vectors must have the same length");
        }

        int length = vector1.length;
        float dotProduct = 0.0f;
        float magnitude1 = 0.0f;
        float magnitude2 = 0.0f;

        int i = 0;
        for (; i < SPECIES.loopBound(length); i += SPECIES.length()) {
            FloatVector a = FloatVector.fromArray(SPECIES, vector1, i);
            FloatVector b = FloatVector.fromArray(SPECIES, vector2, i);

            FloatVector dotProductVector = a.mul(b);
            dotProduct += dotProductVector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f);

            FloatVector magnitude1Vector = a.mul(a);
            magnitude1 += magnitude1Vector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f);

            FloatVector magnitude2Vector = b.mul(b);
            magnitude2 += magnitude2Vector.reduceLanes(VectorOperators.ADD, 0.0f);
        }

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

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

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

        return dotProduct / (magnitude1 * magnitude2);
    }
}

2. 构建 JAR 文件:

使用 Maven 或 Gradle 等构建工具将上述 Java 代码编译成 JAR 文件。假设 JAR 文件名为 cosine-similarity.jar。

3. 将 JAR 文件复制到 Elasticsearch 的 plugins 目录:

将 cosine-similarity.jar 复制到 Elasticsearch 安装目录下的 plugins 目录中。例如，如果 Elasticsearch 安装在 /usr/share/elasticsearch，则将 JAR 文件复制到 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下。 注意: 在plugins目录下创建自定义目录，如cosine，将jar包放入此目录/usr/share/elasticsearch/plugins/cosine

4. 重启 Elasticsearch:

重启 Elasticsearch 服务，以加载新的 JAR 文件。

5. 创建 Elasticsearch 索引:

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector_field": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 10
      }
    }
  }
}

6. 添加文档:

POST /my_index/_doc
{
  "my_vector_field": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
}

POST /my_index/_doc
{
  "my_vector_field": [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0]
}

7. 使用 Painless 脚本查询:

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "double[] v1 = new double[params.query_vector.length]; for (int i = 0; i < params.query_vector.length; i++) { v1[i] = params.query_vector[i]; } double[] v2 = new double[doc['my_vector_field'].length]; for(int i =0 ; i < doc['my_vector_field'].length; i++){v2[i] = doc['my_vector_field'].value[i];} return your.package.CosineSimilarity.cosineSimilarity(v1, v2) + 1.0;",
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
        }
      }
    }
  }
}

解释：

• Painless 脚本需要将 params.query_vector (List 类型) 和 doc['my_vector_field'].value (数组类型) 转换为 double[] 数组，才能传递给 Java 的 cosineSimilarity 方法。
• your.package.CosineSimilarity.cosineSimilarity(v1, v2) 调用了之前定义的 Java 方法。
• + 1.0 确保所有得分都是正数。

重要提示：

• 确保 Elasticsearch 的安全设置允许执行自定义脚本。可能需要在 elasticsearch.yml 文件中配置 script.engine.painless.inline.update: true。
• 根据实际情况调整向量维度和查询向量。
• 这个例子展示了如何使用 Java Vector API 加速余弦相似度计算，并将其集成到 Elasticsearch 中。

6. 结论：SIMD加速向量检索，提升效率

Elasticsearch 提供了强大的向量检索功能，而 Java Vector API 则为我们提供了加速向量计算的工具。通过将两者结合起来，我们可以构建高性能的向量搜索和推荐系统。利用 SIMD 指令加速向量计算，可以显著提升 Elasticsearch 中向量检索的效率。

向量搜索的两个关键方向

理解了向量检索的原理和SIMD加速方法，有助于我们更好地构建高效、智能的搜索和推荐系统。不断探索新的算法和技术，是提升向量搜索能力的关键。