Vector Search & Approximate Nearest Neighbors

Wprowadzenie

Vector Search to technologia wyszukiwania semantycznego, w której dane są reprezentowane jako wektory (embeddingi), a wyszukiwanie polega na znalezieniu najbardziej podobnych wektorów do zapytania. Ponieważ dokładne wyszukiwanie (Exact Nearest Neighbors) jest zbyt wolne w wysokich wymiarach, stosuje się Approximate Nearest Neighbors (ANN) .

Dlaczego Approximate?

W przestrzeniach o wysokiej wymiarowości (np. 768–4096 wymiarów) obliczenie dokładnej odległości do milionów lub miliardów wektorów jest obliczeniowo niewykonalne. ANN poświęca niewielką dokładność na rzecz ogromnego wzrostu prędkości.

Popularne algorytmy ANN

• HNSW (Hierarchical Navigable Small World) – obecnie najpopularniejszy, świetny balans prędkości i dokładności

• IVF (Inverted File Index) – bardzo skalowalny, często łączony z PQ

• PQ (Product Quantization) – kompresja wektorów, duża oszczędność pamięci

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) – najpopularniejsza biblioteka

• Annoy (Spotify) – prosty i szybki

• USearch – bardzo szybki, lekki, napisany w C++

• SCANN (Google) – zoptymalizowany pod kątem Google Cloud

Zastosowania Vector Search

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – pobieranie kontekstu dla LLM

• Semantyczne wyszukiwanie dokumentów i wiedzy

• Systemy rekomendacyjne

• Wyszukiwanie obrazów i multimodale (CLIP, BLIP)

• Detekcja duplikatów i near-duplicates

• Personalizacja i matching

Najpopularniejsze bazy wektorowe (2026)

• Pinecone

• Weaviate

• Qdrant

• Milvus / Zilliz

• Chroma

• pgvector (PostgreSQL)

• ElasticSearch + vector search

Trade-offy

• Dokładność vs Prędkość

• Pamięć vs Wydajność

• Skalowalność (miliony vs miliardy wektorów)

office@freenetmedia.pl