Trong thế giới của các thuật toán tìm kiếm vector, tính đơn giản và hiệu quả thường đối lập với nhau. Một triển khai gần đây của thuật toán Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) đã thu hút sự chú ý của các nhà phát triển khi đạt được cả hai yếu tố này chỉ với 500 dòng mã C++, mang đến một điểm khởi đầu dễ tiếp cận cho công nghệ thường được coi là phức tạp.
Tầm quan trọng của HNSW
HNSW đã trở thành một thuật toán nền tảng trong lĩnh vực cơ sở dữ liệu vector và tìm kiếm tương đồng. Nó cho phép tìm kiếm láng giềng gần đúng mà không cần tính toán khoảng cách đầy đủ trên tất cả các vector đã lưu trữ. Thuật toán tạo ra một cấu trúc đồ thị đa cấp với các kết nối thưa thớt hơn ở các cấp cao hơn và kết nối dày đặc hơn ở các cấp thấp hơn, cho phép điều hướng hiệu quả qua không gian vector đa chiều. Phương pháp này đặc biệt có giá trị trong các ứng dụng từ hệ thống đề xuất đến nhận dạng hình ảnh, nơi việc tìm kiếm các mục tương tự một cách nhanh chóng là điều cần thiết.
Sự tinh tế của HNSW nằm ở phương pháp tìm kiếm của nó. Như một người bình luận đã giải thích, quá trình tìm kiếm bắt đầu ở cấp cao nhất, điều hướng qua các kết nối cho đến khi tìm thấy nút gần nhất, sau đó đi xuống qua các cấp trong khi theo dõi K nút gần nhất đã gặp. Phương pháp phân cấp này giảm đáng kể không gian tìm kiếm, làm cho các truy vấn tương đồng vector trở nên khả thi ở quy mô lớn.
So sánh triển khai HNSW
- Triển khai nổi bật: ~500 dòng mã C++
- Triển khai Redis: ~2.500 dòng mã C
- Tính năng bổ sung: lượng tử hóa nhị phân và int8, xóa thực sự, tuần tự hóa, hỗ trợ luồng
Đặc điểm chính của HNSW:
- Cấu trúc đồ thị đa cấp (thưa thớt hơn ở trên cùng, dày đặc hơn ở dưới cùng)
- Các nút kết nối với các nút lân cận trong cùng một cấp
- Gán cấp độ ngẫu nhiên trong quá trình chèn
- Mô hình tìm kiếm từ trên xuống thu hẹp các ứng viên ở mỗi cấp
Phản hồi của cộng đồng về triển khai tối giản
Triển khai 500 dòng mã đã thu hút sự quan tâm đặc biệt vì giá trị giáo dục của nó. Mặc dù có những triển khai toàn diện hơn—như phiên bản 2.500 dòng trong Redis được một nhà phát triển cốt lõi đề cập—phương pháp tối giản này đóng vai trò như một giới thiệu tuyệt vời về các nguyên tắc cơ bản của thuật toán.
Tôi đặc biệt đánh giá cao lời giải thích ngắn gọn và rõ ràng về cấu trúc dữ liệu, nó thực sự giúp khử bỏ sự bí ẩn của nó.
Cuộc thảo luận của cộng đồng nhấn mạnh cách các triển khai đơn giản hóa có thể đóng vai trò như công cụ học tập có giá trị. Một số nhà phát triển lưu ý rằng triển khai này bỏ qua các tính năng có trong các phiên bản sản xuất, như lượng tử hóa nhị phân và int8, xóa thực sự, hỗ trợ đa luồng và tuần tự hóa. Tuy nhiên, sự đơn giản hóa này làm cho thuật toán cốt lõi dễ tiếp cận hơn cho người mới.
Ứng dụng thực tế và công trình phái sinh
Việc có sẵn các triển khai ngắn gọn, dễ hiểu đã truyền cảm hứng cho các dự án phái sinh trong cộng đồng. Một nhà phát triển đã chia sẻ cách họ xây dựng dựa trên các nguyên tắc tương tự để tạo ra một triển khai HNSW di động lưu trữ chỉ mục dưới dạng tệp parquet, cho phép lưu trữ trên các CDN với xử lý phía máy khách thông qua các yêu cầu phạm vi HTTP.
Điều này làm nổi bật một xu hướng rộng lớn hơn trong không gian tìm kiếm vector: khi các thuật toán cơ bản trở nên dễ tiếp cận hơn, các nhà phát triển có thể tập trung vào các chiến lược triển khai mới và các trường hợp sử dụng chuyên biệt thay vì phải triển khai lại chức năng cốt lõi từ đầu.
Đối với những người quan tâm đến công nghệ tìm kiếm vector, triển khai này đóng vai trò vừa là nguồn tài nguyên giáo dục vừa là nền tảng tiềm năng cho các giải pháp tùy chỉnh. Mặc dù nó có thể không phù hợp với các tối ưu hóa hiệu suất của các thư viện chuyên dụng, nhưng nó mang lại sự minh bạch và linh hoạt mà nhiều nhà phát triển đánh giá cao khi tích hợp tìm kiếm vector vào ứng dụng của họ.
Tham khảo: HNSW - Hierarchical Navigable Small Worlds