向量数据库分区策略：IVF-PQ索引在十亿级数据下的查准率调优 大家好！今天我们来深入探讨向量数据库中，面对十亿级别海量数据时，如何通过精细的分区策略和参数调优来提升IVF-PQ索引的查准率。我们将从IVF-PQ索引的基本原理出发，逐步分析分区策略的选择、参数调优的方法，并结合代码示例，帮助大家更好地理解和应用。 1. IVF-PQ索引原理回顾 在深入分区策略之前，我们先快速回顾一下IVF-PQ索引的核心思想。IVF-PQ索引是一种近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor, ANN)算法，它通过两阶段的索引结构来实现高效的搜索： IVF (Inverted File): 将整个向量空间划分为若干个Voronoi单元（也称为簇）。每个单元都有一个中心向量。所有向量根据其与中心向量的距离被分配到最近的单元中。查询时，先找到与查询向量最近的若干个单元，然后在这些单元内部进行搜索。IVF相当于一个粗粒度的过滤。 PQ (Product Quantization): 在每个IVF单元内部，使用乘积量化技术对向量进行压缩。PQ将每个向量分割成M个子向量，然后对每个子 …