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为矢量搜索编制二进制矢量索引

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Azure AI 搜索支持打包的二进制类型 Collection(Edm.Byte)，以进一步减少矢量数据的存储和内存占用情况。 可以将此数据类型用于模型输出，例如 Cohere 的 Embed v3 二进制嵌入模型或任何其他嵌入模型或进程，这些模型或进程将矢量输出为二进制字节。

为二进制矢量配置索引有三个步骤：

  • 添加指定汉明距离进行二进制矢量比较的矢量搜索算法
  • 添加指向算法的矢量配置文件
  • 添加 Collection(Edm.Byte) 类型的矢量字段并分配汉明距离

本文假设你已熟悉如何在 Azure AI 搜索中创建索引和添加矢量字段。 它使用 REST API 来演示每个步骤，但你也可以在 Azure 门户或 Azure SDK 中将二进制字段添加到索引。

二进制数据类型从 API 版本 2024-07-01 开始正式发布，使用创建索引或创建或更新索引 API 分配给字段。

提示

如果正在调查二进制矢量对更小内存占用空间的支持，你还可以考虑 Azure AI 搜索中的矢量量化和存储缩减功能。 输入是 float32 或 float16 嵌入。 输出是以更小的格式存储的数据。 有关详细信息，请参阅使用二进制或标量量化进行压缩和分配窄数据类型。

先决条件

  • 二进制矢量，每个维度 1 位，打包在 uint8 值中，每个值 8 位。 要获取这些矢量，可以使用直接生成打包二进制矢量的模型，或者在编制索引和搜索过程中将矢量量化为二进制矢量客户端。

限制

  • “导入和矢量化数据”向导中不支持 Azure 门户。
  • 不支持 AML 技能中的二进制字段，该技能用于 Azure AI Studio 模型目录中的模型的集成矢量化。

添加矢量搜索算法和矢量配置文件

矢量搜索算法用于在索引编制过程中创建查询导航结构。 对于二进制矢量字段，将使用汉明距离指标执行矢量比较。

  1. 若要将二进制字段添加到索引，请使用 REST API 或 Azure 门户设置 Create or Update Index 请求。

  2. 在索引架构中，添加一个指定配置文件和算法的 vectorSearch 部分。

  3. 添加一个或多个具有 hamming 相似性指标的矢量搜索算法。 通常使用分层可导航小世界 (HNSW)，但也可以使用汉明距离与详尽的 K 最近的邻域。

  4. 添加一个或多个指定算法的矢量配置文件。

以下示例演示了基本 vectorSearch 配置：

  "vectorSearch": { 
    "profiles": [ 
      { 
        "name": "myHnswProfile", 
        "algorithm": "myHnsw", 
        "compression": null, 
        "vectorizer": null 
      } 
    ], 
    "algorithms": [ 
      { 
        "name": "myHnsw", 
        "kind": "hnsw", 
        "hnswParameters": { 
          "metric": "hamming" 
        } 
      }, 
      { 
        "name": "myExhaustiveKnn", 
        "kind": "exhaustiveKnn", 
        "exhaustiveKnnParameters": { 
          "metric": "hamming" 
        } 
      } 
    ] 
  }

将二进制字段添加到索引

索引的字段集合必须包含文档键字段、矢量字段以及混合搜索方案所需的任何其他字段。

二进制字段的类型为 Collection(Edm.Byte)，包含打包形式的嵌入。 例如，如果原始嵌入维度为 1024，则打包的二进制矢量长度为 ceiling(1024 / 8) = 128。 通过在字段上设置 vectorEncoding 属性，可以获得打包形式的数据。

  • 将字段添加到字段集合，并为其命名。
  • 将数据类型设置为 Collection(Edm.Byte)。
  • 将 vectorEncoding 设置为 packedBit，以进行二进制编码。
  • 将 dimensions 设置为 1024。 指定原始（未打包）矢量维度。
  • 将 vectorSearchProfile 设置为在上一步中定义的配置文件。
  • 使字段可搜索。

以下字段定义是应设置的属性的示例：

  "fields": [ 
    . . . 
    { 
      "name": "my-binary-vector-field", 
      "type": "Collection(Edm.Byte)", 
      "vectorEncoding": "packedBit", 
      "dimensions": 1024, 
      "vectorSearchProfile": "myHnswProfile",
      "searchable": true
    },
   . . . 
  ]

另请参阅

azure-search-vector-samples 存储库中的代码示例演示了包括架构定义、矢量化、索引编制和查询在内的端到端工作流。

有可参阅的 Python、C# 和 JavaScript 的演示代码。