Elasticsearch 向量字段 INT8 量化与相似度计算精度：深入解析与优化
各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在 Elasticsearch 向量检索中非常重要，但又容易被忽视的问题：向量字段的 INT8 量化以及它对相似度计算精度的影响。我们还将讨论 QuantizationConfig 和 Rescoring 策略，以及如何通过这些工具来平衡性能和精度。
1. 向量量化的必要性与 INT8 选择
随着机器学习和深度学习的快速发展，高维向量成为了表示各种数据的常用方式，例如图像、文本、音频等。在 Elasticsearch 中，使用 dense_vector 字段类型可以存储和索引这些向量，从而实现基于向量相似度的搜索。
然而，高维向量往往占用大量的存储空间，且计算相似度（例如余弦相似度、点积）的计算量也很大。为了降低存储成本和提高查询效率，我们通常会对向量进行量化。
量化是指将浮点数向量转换为整数向量的过程。常见的量化方法包括：
- 标量量化 (Scalar Quantization)：独立地量化向量的每个分量。
- 乘积量化 (Product Quantization)：将向量分成若干个子向量，然后对每个子向量进行聚类，用聚类中心的索引来表示该子向量。
- 二值量化 (Binary Quantization)：将向量的每个分量量化为 0 或 1。
INT8 量化是标量量化的一种，它将浮点数向量的每个分量量化为 8 位整数。相比于浮点数（例如 float32），INT8 量化可以显著减少存储空间，通常能减少 4 倍。同时，INT8 向量的相似度计算可以使用高效的整数运算，从而提高查询速度。
为什么选择 INT8？
- 存储空间： INT8 占用空间小，能有效降低索引体积，尤其是在向量维度很高的情况下。
- 计算效率： 大部分 CPU 和 GPU 都对 INT8 运算进行了优化，可以加速相似度计算。
- 精度损失： 相比于更激进的量化方法（如二值量化），INT8 量化在精度损失方面通常可以接受。
2. INT8 量化对相似度计算精度的影响
虽然 INT8 量化带来了存储和计算上的优势，但它不可避免地会引入精度损失。将浮点数转换为整数的过程会丢失一部分信息，导致相似度计算结果与原始浮点数向量之间的相似度产生偏差。
精度损失的原因：
- 截断误差 (Truncation Error)： 将浮点数映射到整数范围时，超出范围的值会被截断。
- 舍入误差 (Rounding Error)： 将浮点数映射到离它最近的整数时，会产生舍入误差。
精度损失的影响：
- 召回率下降： 由于相似度计算结果的偏差，一些原本应该被召回的相似向量可能被排除在外。
- 排序偏差： 相似向量的排序可能会发生变化，导致用户看到的结果不符合预期。
示例：
假设我们有两个二维浮点数向量：
v1 = [0.1, 0.9]
v2 = [0.2, 0.8]它们的余弦相似度为：
similarity = (0.1 * 0.2 + 0.9 * 0.8) / (sqrt(0.1^2 + 0.9^2) * sqrt(0.2^2 + 0.8^2)) ≈ 0.995现在，我们将这两个向量进行 INT8 量化，假设量化范围是 [-128, 127]，并使用线性映射进行量化。
# 假设量化范围是 [-1, 1]，缩放到 [-128, 127]
v1_quantized = [round(0.1 * 127), round(0.9 * 127)] = [13, 114]
v2_quantized = [round(0.2 * 127), round(0.8 * 127)] = [25, 102]计算 INT8 向量的余弦相似度（需要转换为浮点数）：
v1_float = [13/127, 114/127]
v2_float = [25/127, 102/127]
similarity_quantized = (v1_float[0] * v2_float[0] + v1_float[1] * v2_float[1]) / (sqrt(v1_float[0]^2 + v1_float[1]^2) * sqrt(v2_float[0]^2 + v2_float[1]^2)) ≈ 0.990可以看到，量化后的相似度与原始相似度之间存在一定的偏差。
3. Elasticsearch 中的 QuantizationConfig
Elasticsearch 提供了 QuantizationConfig 来控制向量字段的量化行为。通过指定 QuantizationConfig，我们可以选择不同的量化方法和参数，从而在精度和性能之间进行权衡。
配置方式:
在创建或更新索引的 mappings 中，可以对 dense_vector 字段配置 quantization 属性。
PUT my-index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_vector": {
"type": "dense_vector",
"dims": 128,
"index": true,
"similarity": "cosine",
"quantization": {
"type": "int8",
"m": 16, // (可选) 用于乘积量化，这里设置为 16，表示将向量分成 16 个子向量
"byte_size": 1024 // (可选) 用于乘积量化，表示聚类中心的字节大小
}
}
}
}
}QuantizationConfig 的参数：
type(必选)： 指定量化类型，例如"int8"。m(可选，仅用于乘积量化)： 指定将向量分成多少个子向量。byte_size(可选，仅用于乘积量化)： 指定聚类中心的字节大小。
注意：
QuantizationConfig只能在创建索引时指定，不能在更新索引时修改。- 如果未指定
QuantizationConfig，则默认不进行量化，使用浮点数向量。
4. Rescoring 策略：提升精度，降低性能损失
即使使用了 INT8 量化，我们仍然可以通过 Rescoring 策略来提高搜索精度。Rescoring 是指在初步搜索结果的基础上，使用更精确的相似度计算方法对结果进行重新排序。
Rescoring 的原理：
- 初步搜索： 使用 INT8 量化向量进行快速搜索，得到初步的搜索结果。
- 重新排序： 对初步搜索结果中的 Top-K 个文档，使用原始浮点数向量进行更精确的相似度计算，然后根据新的相似度分数对结果进行重新排序。
Rescoring 的优势：
- 提高精度： 使用浮点数向量进行重新排序，可以减少量化带来的精度损失。
- 性能可控： 只对 Top-K 个文档进行重新排序，可以控制 Rescoring 的计算量，避免对整体查询性能产生过大的影响。
Elasticsearch 中的 Rescoring：
可以使用 rescore 查询来指定 Rescoring 策略。
GET my-index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"knn": {
"field": "my_vector",
"query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, ...],
"k": 10
},
"rescore": {
"query": {
"rescore_query": {
"knn": {
"field": "my_vector",
"query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, ...],
"k": 10
}
},
"query_weight": 0.0,
"rescore_query_weight": 1.0
}
}
}rescore 查询的参数：
query： 指定用于 Rescoring 的查询。rescore_query： 实际的 Rescoring 查询，例如knn查询。query_weight： 原始查询的权重。rescore_query_weight： Rescoring 查询的权重。
示例说明：
在上面的示例中，我们首先使用 match_all 查询和 knn 查询进行初步搜索，然后使用 rescore 查询对 Top-10 个文档进行重新排序。rescore_query 使用了 knn 查询，但这次使用的是原始浮点数向量，从而提高了相似度计算的精度。query_weight 设置为 0，表示不考虑原始查询的分数，完全使用 Rescoring 查询的分数进行排序。rescore_query_weight 设置为 1，表示 Rescoring 查询的分数权重为 1。
5. 如何选择合适的量化策略和 Rescoring 参数
选择合适的量化策略和 Rescoring 参数需要根据具体的应用场景和数据特点进行权衡。
考虑因素：
- 数据维度： 向量维度越高，量化带来的收益越大，但精度损失也可能越大。
- 数据分布： 数据的分布情况会影响量化的效果。例如，如果数据集中在某个范围内，则可以考虑使用更精细的量化方法。
- 查询性能要求： 查询性能要求越高，则需要选择更激进的量化方法，并牺牲一定的精度。
- 精度要求： 精度要求越高，则需要选择更保守的量化方法，并使用 Rescoring 策略来提高精度。
建议：
- 基准测试： 在实际数据上进行基准测试，评估不同量化策略和 Rescoring 参数的性能和精度。
- 指标监控： 监控查询的召回率和排序质量，以便及时发现和解决问题。
- 迭代优化： 根据测试结果和指标监控情况，不断调整量化策略和 Rescoring 参数，以达到最佳的性能和精度平衡。
表格总结不同策略的优缺点：
| 策略 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 不量化 (float) | 精度最高 | 存储空间大，计算量大 | 对精度要求极高，数据量较小，对性能要求不高的场景 |
| INT8 量化 | 存储空间小，计算速度快，相比其他量化方式精度较高 | 精度损失，可能导致召回率下降和排序偏差 | 对性能有较高要求，存储空间有限，对精度有一定要求的场景 |
| Rescoring | 提高精度，尤其是在 INT8 量化后 | 增加计算量，影响查询性能 | 在 INT8 量化的基础上，对精度有较高要求，但又不能完全放弃性能的场景 |
| 乘积量化（PQ） | 比 INT8 量化更小的存储空间，但需要仔细调整参数 | 精度损失通常高于INT8，参数调优复杂 | 海量数据，对存储空间要求极高，可以接受一定程度的精度损失的场景 |
| 二值量化 (Binary) | 存储空间最小，计算速度最快 | 精度损失最大，通常不适用于需要高精度的场景 | 对存储空间和计算速度要求极高，可以接受极高的精度损失的场景，例如近似最近邻搜索 (ANN) 的初步过滤阶段 |
代码示例：基准测试框架
以下是一个简单的 Python 代码示例，用于测试不同量化策略和 Rescoring 参数的性能和精度。
import time
import numpy as np
from elasticsearch import Elasticsearch
# Elasticsearch 连接配置
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
index_name = "my-test-index"
vector_field = "my_vector"
vector_dims = 128
top_k = 10
def create_index(quantization_config=None):
# 删除索引 (如果存在)
if es.indices.exists(index=index_name):
es.indices.delete(index=index_name)
mapping = {
"properties": {
vector_field: {
"type": "dense_vector",
"dims": vector_dims,
"index": True,
"similarity": "cosine"
}
}
}
if quantization_config:
mapping["properties"][vector_field]["quantization"] = quantization_config
es.indices.create(index=index_name, body={"mappings": mapping})
def index_data(num_vectors=1000):
for i in range(num_vectors):
vector = np.random.rand(vector_dims).tolist()
es.index(index=index_name, id=i, body={vector_field: vector})
es.indices.refresh(index=index_name)
def search(query_vector, use_rescoring=False):
knn_query = {
"field": vector_field,
"query_vector": query_vector,
"k": top_k
}
if use_rescoring:
rescore_query = {
"query": {
"rescore_query": {
"knn": {
"field": vector_field,
"query_vector": query_vector,
"k": top_k
}
},
"query_weight": 0.0,
"rescore_query_weight": 1.0
}
}
query = {
"query": {"match_all": {}},
"knn": knn_query,
"rescore": rescore_query
}
else:
query = {
"knn": knn_query,
"query": {"match_all": {}}
}
response = es.search(index=index_name, body=query)
return response['hits']['hits']
def evaluate(query_vectors, num_runs=5):
latencies = []
for query_vector in query_vectors:
start_time = time.time()
search(query_vector) # 不使用 Rescoring
latency = time.time() - start_time
latencies.append(latency)
avg_latency = np.mean(latencies)
print(f"Average latency: {avg_latency:.4f} seconds")
latencies_rescore = []
for query_vector in query_vectors:
start_time = time.time()
search(query_vector, use_rescoring=True) # 使用 Rescoring
latency = time.time() - start_time
latencies_rescore.append(latency)
avg_latency_rescore = np.mean(latencies_rescore)
print(f"Average latency with rescoring: {avg_latency_rescore:.4f} seconds")
# 评估召回率 (需要 ground truth，这里省略)
# ...
# 主程序
if __name__ == "__main__":
# 配置参数
num_vectors = 1000
num_query_vectors = 10
query_vectors = [np.random.rand(vector_dims).tolist() for _ in range(num_query_vectors)]
# 无量化
print("Testing without quantization:")
create_index()
index_data(num_vectors)
evaluate(query_vectors)
# INT8 量化
print("nTesting with INT8 quantization:")
quantization_config = {"type": "int8"}
create_index(quantization_config)
index_data(num_vectors)
evaluate(query_vectors)6. 总结：在精度和性能之间取得平衡
向量量化，尤其是 INT8 量化，是提高 Elasticsearch 向量检索性能的关键技术。然而，量化会引入精度损失，影响搜索结果的质量。通过合理配置 QuantizationConfig 和使用 Rescoring 策略，我们可以在精度和性能之间取得平衡，从而满足不同应用场景的需求。记住，没有银弹，最适合的方案取决于你的数据，你的硬件，以及你的需求。不断测试和调优才是关键。