构建可扩展的向量检索链路测试框架并自动化生成边界压力任务

构建可扩展的向量检索链路测试框架并自动化生成边界压力任务

大家好，今天我们来探讨如何构建一个可扩展的向量检索链路测试框架，并自动化生成边界压力任务。向量检索作为现代AI应用的核心组件，其性能和稳定性至关重要。一个好的测试框架能够帮助我们及时发现潜在问题，保障服务的质量。

1. 向量检索链路及测试需求分析

首先，我们需要了解向量检索链路的基本组成部分。一个典型的向量检索链路包括：

• 数据准备模块:负责准备和生成向量数据，包括特征提取、向量化等。
• 索引构建模块:负责构建向量索引，常见的索引类型包括Annoy、HNSW、Faiss等。
• 查询模块:负责接收查询向量，并在索引中进行检索，返回最相似的向量。
• 后处理模块: 负责对检索结果进行过滤、排序、重排序等后处理操作。

对于这样一个链路，我们需要考虑以下测试需求：

• 功能测试: 验证链路的各个模块是否按照预期工作，例如索引构建的正确性、查询结果的准确性等。
• 性能测试: 评估链路的性能指标，例如吞吐量、延迟、资源占用等。
• 压力测试: 模拟高并发、大数据量等场景，测试链路的稳定性和容错能力。
• 边界测试: 针对边界条件和异常情况进行测试，例如空向量、重复向量、高维度向量等。

2. 测试框架架构设计

为了满足上述测试需求，我们需要设计一个可扩展的测试框架。一个好的测试框架应该具备以下特点：

• 模块化: 方便添加、修改和删除测试模块。
• 可配置: 允许用户自定义测试参数和测试场景。
• 可扩展: 能够支持不同的索引类型、查询方式和后处理逻辑。
• 自动化: 能够自动生成测试数据、执行测试用例和生成测试报告。

基于以上考虑，我们可以设计如下的测试框架架构：

graph LR
    A[测试配置] --> B(任务调度器);
    B --> C{数据生成器};
    B --> D{索引构建器};
    B --> E{查询执行器};
    B --> F{结果验证器};
    C --> G[向量数据];
    D --> H[向量索引];
    E --> H;
    E --> I[查询结果];
    F --> I;
    F --> J[测试报告];

各个模块的功能如下：

• 测试配置模块: 负责读取测试配置文件，包括测试场景、测试参数等。
• 任务调度器: 负责协调各个模块的执行顺序，例如先生成数据，再构建索引，然后执行查询。
• 数据生成器: 负责生成向量数据，可以根据不同的分布生成随机向量或模拟真实数据。
• 索引构建器: 负责根据生成的向量数据构建向量索引。
• 查询执行器: 负责执行查询操作，并记录查询结果。
• 结果验证器: 负责验证查询结果的准确性，并生成测试报告。

3. 核心模块实现

接下来，我们详细介绍几个核心模块的实现。

3.1 数据生成器

数据生成器负责生成向量数据。我们可以使用Python的numpy库来生成随机向量。

import numpy as np

class DataGenerator:
    def __init__(self, dimension, num_vectors, distribution='uniform'):
        self.dimension = dimension
        self.num_vectors = num_vectors
        self.distribution = distribution

    def generate_vectors(self):
        if self.distribution == 'uniform':
            return np.random.rand(self.num_vectors, self.dimension).astype(np.float32)
        elif self.distribution == 'gaussian':
            return np.random.normal(0, 1, (self.num_vectors, self.dimension)).astype(np.float32)
        else:
            raise ValueError("Unsupported distribution: {}".format(self.distribution))

# 示例
data_generator = DataGenerator(dimension=128, num_vectors=10000, distribution='gaussian')
vectors = data_generator.generate_vectors()
print(vectors.shape) # 输出 (10000, 128)

可以根据需求支持更多的数据分布，例如：

• Gaussian 分布: 模拟真实世界中数据的分布，可以设置均值和方差。
• 聚类分布: 生成具有聚类特性的数据，用于测试索引的聚类效果。
• 自定义分布: 允许用户自定义数据分布，例如从文件中读取数据。

3.2 索引构建器

索引构建器负责构建向量索引。我们可以使用Faiss库来构建索引。

import faiss

class IndexBuilder:
    def __init__(self, index_type, dimension):
        self.index_type = index_type
        self.dimension = dimension
        self.index = None

    def build_index(self, vectors):
        if self.index_type == 'IVF1024,Flat':
            quantizer = faiss.IndexFlatL2(self.dimension)
            self.index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, self.dimension, 1024, faiss.METRIC_L2)
            self.index.train(vectors)
            self.index.add(vectors)
        elif self.index_type == 'HNSW32':
            self.index = faiss.IndexHNSWFlat(self.dimension, 32, faiss.METRIC_L2)
            self.index.add(vectors)
        else:
            raise ValueError("Unsupported index type: {}".format(self.index_type))

    def get_index(self):
        return self.index

# 示例
index_builder = IndexBuilder(index_type='HNSW32', dimension=128)
index_builder.build_index(vectors)
index = index_builder.get_index()
print(index.ntotal) # 输出 10000

同样，可以支持更多的索引类型，例如：

索引类型	描述
Flat	暴力搜索，适合小数据集
IVF	倒排索引，通过聚类加速搜索
HNSW	基于图的索引，在高维空间中表现出色
PQ	乘积量化，通过压缩向量来减少内存占用
LSH	局部敏感哈希，将相似的向量映射到相同的桶中

3.3 查询执行器

查询执行器负责执行查询操作。

class QueryExecutor:
    def __init__(self, index, top_k):
        self.index = index
        self.top_k = top_k

    def query(self, query_vectors):
        D, I = self.index.search(query_vectors, self.top_k)
        return D, I

# 示例
query_executor = QueryExecutor(index=index, top_k=10)
query_vectors = np.random.rand(10, 128).astype(np.float32) # 生成10个查询向量
D, I = query_executor.query(query_vectors)
print(D.shape) # 输出 (10, 10)
print(I.shape) # 输出 (10, 10)

3.4 结果验证器

结果验证器负责验证查询结果的准确性。我们可以通过计算召回率和准确率来评估查询结果。

class ResultValidator:
    def __init__(self, ground_truth, top_k):
        self.ground_truth = ground_truth
        self.top_k = top_k

    def calculate_recall(self, predicted_indices):
        recall_sum = 0
        for i in range(len(predicted_indices)):
            true_positive = 0
            for index in predicted_indices[i]:
                if index in self.ground_truth[i][:self.top_k]: # 假设ground_truth已经排序
                    true_positive += 1
            recall = true_positive / self.top_k
            recall_sum += recall
        return recall_sum / len(predicted_indices)

# 示例 (需要事先计算ground_truth，这里只是示例)
# 假设 ground_truth 是一个列表，每个元素是一个列表，包含最相似的向量的索引
# ground_truth = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], ...]
# result_validator = ResultValidator(ground_truth=ground_truth, top_k=10)
# recall = result_validator.calculate_recall(I)
# print(f"Recall@{top_k}: {recall}")

计算Ground Truth:

由于我们是在测试环境下，通常需要一种方式来模拟真实情况下的Ground Truth。对于随机生成的数据，我们可以使用暴力搜索来计算Ground Truth，即对每个查询向量，计算它与所有向量的距离，并选择距离最近的Top-K个向量作为Ground Truth。虽然暴力搜索速度慢，但可以作为验证其他索引算法准确性的基准。

def calculate_ground_truth(vectors, query_vectors, top_k):
    ground_truth = []
    for query_vector in query_vectors:
        distances = np.linalg.norm(vectors - query_vector, axis=1) # 计算欧氏距离
        indices = np.argsort(distances)[:top_k] # 获取距离最近的top_k个索引
        ground_truth.append(indices.tolist())
    return ground_truth

4. 自动化生成边界压力任务

为了更好地测试向量检索链路的稳定性和容错能力，我们需要自动化生成边界压力任务。

4.1 边界测试

边界测试主要关注以下几种情况：

• 空向量: 向量的所有维度都为0。
• 重复向量: 数据集中包含相同的向量。
• 高维度向量: 向量的维度非常高，例如几千甚至几万维。
• 稀疏向量: 向量的大部分维度都为0。
• 特殊值向量: 包含NaN、Inf等特殊值的向量。

我们可以通过修改数据生成器的代码来生成这些边界数据。例如，生成空向量：

def generate_empty_vectors(self, num_empty_vectors):
    return np.zeros((num_empty_vectors, self.dimension), dtype=np.float32)

然后，将这些边界数据添加到测试数据集中，观察链路的反应。

4.2 压力测试

压力测试主要关注以下几个方面：

• 高并发: 模拟大量用户同时发起查询请求。
• 大数据量: 使用大规模的数据集进行测试。
• 长时运行: 长时间运行测试，观察是否存在内存泄漏等问题。

我们可以使用多线程或多进程来模拟高并发场景。例如，使用Python的threading库：

import threading

def query_task(query_executor, query_vectors):
    D, I = query_executor.query(query_vectors)
    # print(f"Thread {threading.current_thread().name} finished.") # 可以输出线程信息

def run_concurrent_queries(query_executor, query_vectors, num_threads):
    threads = []
    for i in range(num_threads):
        thread = threading.Thread(target=query_task, args=(query_executor, query_vectors), name=f"Thread-{i+1}")
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

# 示例
num_threads = 10
query_vectors = np.random.rand(100, 128).astype(np.float32) # 生成100个查询向量
run_concurrent_queries(query_executor, query_vectors, num_threads)

为了模拟大数据量，我们可以生成更大的数据集，例如几百万甚至几亿个向量。

4.3 自动化任务生成

为了自动化生成这些边界压力任务，我们可以编写一个脚本，根据配置文件生成不同的测试场景。配置文件可以采用YAML或JSON格式。

test_cases:
  - name: "Empty Vector Test"
    data_generator:
      distribution: "empty"
      num_vectors: 100
    index_builder:
      index_type: "HNSW32"
    query_executor:
      top_k: 10
    result_validator:
      validation_type: "none" # 空向量测试不需要验证结果
  - name: "High Concurrency Test"
    data_generator:
      distribution: "gaussian"
      num_vectors: 10000
    index_builder:
      index_type: "HNSW32"
    query_executor:
      top_k: 10
    concurrency:
      num_threads: 50
    result_validator:
      validation_type: "recall"

脚本可以读取这个配置文件，然后根据配置信息生成测试数据、构建索引、执行查询和验证结果。

5. 测试报告和监控

测试报告应该包含以下信息：

• 测试场景描述
• 测试参数
• 性能指标 (吞吐量、延迟、CPU使用率、内存占用等)
• 错误信息
• 召回率和准确率

我们可以使用一些监控工具来实时监控系统的状态，例如Prometheus、Grafana等。

6. 代码示例：一个完整的测试流程

下面是一个简化的测试流程的示例代码，展示了如何将各个模块组合起来：

import numpy as np
import faiss
import time
import yaml

class DataGenerator:
    def __init__(self, dimension, num_vectors, distribution='uniform'):
        self.dimension = dimension
        self.num_vectors = num_vectors
        self.distribution = distribution

    def generate_vectors(self):
        if self.distribution == 'uniform':
            return np.random.rand(self.num_vectors, self.dimension).astype(np.float32)
        elif self.distribution == 'gaussian':
            return np.random.normal(0, 1, (self.num_vectors, self.dimension)).astype(np.float32)
        elif self.distribution == 'empty':
            return np.zeros((self.num_vectors, self.dimension), dtype=np.float32)
        else:
            raise ValueError("Unsupported distribution: {}".format(self.distribution))

class IndexBuilder:
    def __init__(self, index_type, dimension):
        self.index_type = index_type
        self.dimension = dimension
        self.index = None

    def build_index(self, vectors):
        if self.index_type == 'IVF1024,Flat':
            quantizer = faiss.IndexFlatL2(self.dimension)
            self.index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, self.dimension, 1024, faiss.METRIC_L2)
            self.index.train(vectors)
            self.index.add(vectors)
        elif self.index_type == 'HNSW32':
            self.index = faiss.IndexHNSWFlat(self.dimension, 32, faiss.METRIC_L2)
            self.index.add(vectors)
        elif self.index_type == 'Flat':
            self.index = faiss.IndexFlatL2(self.dimension)
            self.index.add(vectors)
        else:
            raise ValueError("Unsupported index type: {}".format(self.index_type))

    def get_index(self):
        return self.index

class QueryExecutor:
    def __init__(self, index, top_k):
        self.index = index
        self.top_k = top_k

    def query(self, query_vectors):
        D, I = self.index.search(query_vectors, self.top_k)
        return D, I

def calculate_ground_truth(vectors, query_vectors, top_k):
    ground_truth = []
    for query_vector in query_vectors:
        distances = np.linalg.norm(vectors - query_vector, axis=1) # 计算欧氏距离
        indices = np.argsort(distances)[:top_k] # 获取距离最近的top_k个索引
        ground_truth.append(indices.tolist())
    return ground_truth

class ResultValidator:
    def __init__(self, ground_truth, top_k):
        self.ground_truth = ground_truth
        self.top_k = top_k

    def calculate_recall(self, predicted_indices):
        recall_sum = 0
        for i in range(len(predicted_indices)):
            true_positive = 0
            for index in predicted_indices[i]:
                if index in self.ground_truth[i][:self.top_k]: # 假设ground_truth已经排序
                    true_positive += 1
            recall = true_positive / self.top_k
            recall_sum += recall
        return recall_sum / len(predicted_indices)

def run_test_case(test_case_config):
    start_time = time.time()
    print(f"Running test case: {test_case_config['name']}")

    # 1. 数据生成
    data_generator_config = test_case_config['data_generator']
    data_generator = DataGenerator(
        dimension=data_generator_config['dimension'],
        num_vectors=data_generator_config['num_vectors'],
        distribution=data_generator_config['distribution']
    )
    vectors = data_generator.generate_vectors()

    # 2. 索引构建
    index_builder_config = test_case_config['index_builder']
    index_builder = IndexBuilder(
        index_type=index_builder_config['index_type'],
        dimension=data_generator_config['dimension'] # 维度要一致
    )
    index_builder.build_index(vectors)
    index = index_builder.get_index()

    # 3. 查询执行
    query_executor_config = test_case_config['query_executor']
    query_executor = QueryExecutor(
        index=index,
        top_k=query_executor_config['top_k']
    )
    query_vectors = data_generator.generate_vectors() # 使用相同的数据生成器来生成查询向量
    D, I = query_executor.query(query_vectors)

    # 4. 结果验证
    result_validator_config = test_case_config['result_validator']
    if result_validator_config['validation_type'] == 'recall':
        # 计算ground truth
        ground_truth = calculate_ground_truth(vectors, query_vectors, query_executor_config['top_k'])
        result_validator = ResultValidator(ground_truth=ground_truth, top_k=query_executor_config['top_k'])
        recall = result_validator.calculate_recall(I)
        print(f"Recall@{query_executor_config['top_k']}: {recall}")
    else:
        print("Skipping result validation.")

    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print(f"Test case {test_case_config['name']} finished in {elapsed_time:.2f} seconds.")
    print("-" * 20)

# 加载测试配置
with open("test_config.yaml", "r") as f:
    test_config = yaml.safe_load(f)

# 运行所有测试用例
for test_case in test_config['test_cases']:
    run_test_case(test_case)

对应的 test_config.yaml 配置文件示例:

test_cases:
  - name: "Gaussian Data HNSW32 Index"
    data_generator:
      distribution: "gaussian"
      num_vectors: 10000
      dimension: 128
    index_builder:
      index_type: "HNSW32"
    query_executor:
      top_k: 10
    result_validator:
      validation_type: "recall"
  - name: "Empty Vector Test with Flat Index"
    data_generator:
      distribution: "empty"
      num_vectors: 100
      dimension: 128
    index_builder:
      index_type: "Flat"
    query_executor:
      top_k: 5
    result_validator:
      validation_type: "none" # 空向量测试通常不需要验证recall，因为结果的意义不大
  - name: "Uniform Data IVF1024,Flat Index"
    data_generator:
      distribution: "uniform"
      num_vectors: 5000
      dimension: 64
    index_builder:
      index_type: "IVF1024,Flat"
    query_executor:
      top_k: 20
    result_validator:
      validation_type: "recall"

7. 总结：可扩展的框架，多样的测试手段

我们构建了一个可扩展的向量检索链路测试框架，涵盖了数据生成、索引构建、查询执行和结果验证等关键模块。通过自动化生成边界压力任务，我们可以更全面地评估向量检索链路的性能和稳定性。

8. 总结：灵活的配置，高效的测试

通过模块化和可配置的设计，该框架可以灵活地支持不同的索引类型和测试场景。通过自动化任务生成和测试报告，可以提高测试效率和质量。

9. 总结：持续改进，保障质量

向量检索链路的测试是一个持续改进的过程。我们需要不断地完善测试框架，增加新的测试用例，以及时发现和解决潜在问题，保障服务的质量。