接上一篇，本文我们来简单剖析一下Milvus的五种主要检索算法（FLAT、IVF、HNSW、ANNOY、DISKANN）的源码实现。为了便于理解，我们将依次探讨每种算法的实现原理和架构，并提供核心代码片段和详细解释。

Milvus主要使用Faiss、HNSWlib和其他库来实现这些检索算法。因此，我们将参考这些库的源码来理解Milvus中的实现。

1. FLAT（Brute-force）

原理和架构

FLAT（Brute-force）是最简单的检索算法。其原理是遍历所有向量，计算查询向量与每个向量的距离，找到最近的向量。

核心实现

在Faiss库中，FLAT索引用一个数组存储所有向量，并通过线性扫描进行检索。

// Faiss中的Flat索引实现
#include <faiss/IndexFlat.h>

// 创建FLAT索引
faiss::IndexFlatL2 index(d); // d是向量的维度

// 添加向量到索引中
index.add(n, xb); // n是向量的数量，xb是向量数据

// 查询向量
index.search(1, xq, k, D, I); // xq是查询向量，k是返回的最近邻数量，D存储距离，I存储索引

Milvus中的实现

在Milvus中，FLAT索引通过调用Faiss库来实现。

#include <faiss/IndexFlat.h>

// Milvus中的FLAT索引实现
void MilvusFlatIndex::Add(const float* data, size_t num_vectors) {
    faiss::IndexFlatL2 index(dimension_);
    index.add(num_vectors, data);
}

void MilvusFlatIndex::Search(const float* query, size_t topk, float* distances, int64_t* labels) {
    index.search(1, query, topk, distances, labels);
}

2. IVF（Inverted File）

原理和架构

IVF（Inverted File）通过K-means聚类将数据划分为若干个簇，创建倒排列表。查询时，首先找到最近的簇，然后在该簇中进行搜索。

核心实现

在Faiss库中，IVF索引用聚类和倒排文件来加速检索。

#include <faiss/IndexIVFFlat.h>

// 创建IVF索引
faiss::IndexFlatL2 quantizer(d);
faiss::IndexIVFFlat index(&quantizer, d, nlist); // nlist是簇的数量

// 训练索引
index.train(n, xb); // xb是训练数据

// 添加向量到索引中
index.add(n, xb);

// 查询向量
index.search(1, xq, k, D, I);

Milvus中的实现

在Milvus中，IVF索引通过调用Faiss库来实现。

#include <faiss/IndexIVFFlat.h>

// Milvus中的IVF索引实现
void MilvusIVFIndex::Train(const float* data, size_t num_vectors) {
    faiss::IndexFlatL2 quantizer(dimension_);
    faiss::IndexIVFFlat index(&quantizer, dimension_, nlist_);
    index.train(num_vectors, data);
}

void MilvusIVFIndex::Add(const float* data, size_t num_vectors) {
    index.add(num_vectors, data);
}

void MilvusIVFIndex::Search(const float* query, size_t topk, float* distances, int64_t* labels) {
    index.search(1, query, topk, distances, labels);
}

3. HNSW（Hierarchical Navigable Small World）

原理和架构

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）通过构建层次化的小世界图，实现快速的近似最近邻搜索。HNSW包含多层，每层是一个小世界图。查询时，从最高层逐层向下导航，找到最相似的向量。

核心实现

在HNSWlib库中，HNSW通过构建多层图结构实现高效检索。

#include <hnswlib/hnswlib.h>

// 创建HNSW索引
hnswlib::L2Space space(d);
hnswlib::HierarchicalNSW<float> index(&space, max_elements, M, ef_construction);

// 添加向量到索引中
index.addPoint(data_point, label);

// 查询向量
auto result = index.searchKnn(query_point, k);

Milvus中的实现

在Milvus中，HNSW索引通过调用HNSWlib库来实现。

#include <hnswlib/hnswlib.h>

// Milvus中的HNSW索引实现
void MilvusHNSWIndex::Add(const float* data, size_t num_vectors) {
    hnswlib::L2Space space(dimension_);
    hnswlib::HierarchicalNSW<float> index(&space, max_elements_, M_, ef_construction_);
    index.addPoint(data, label);
}

void MilvusHNSWIndex::Search(const float* query, size_t topk, float* distances, int64_t* labels) {
    auto result = index.searchKnn(query, topk);
    // 处理结果
}

4. ANNOY（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）

原理和架构

ANNOY（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）通过构建多棵随机树，实现近似最近邻搜索。查询时，利用多棵随机树进行搜索，并合并结果。

核心实现

在Annoy库中，ANNOY通过随机投影树实现快速检索。

#include <annoylib.h>

// 创建ANNOY索引
AnnoyIndex<int, float, Euclidean, Kiss32Random> index(d);

// 添加向量到索引中
index.add_item(i, vector);

// 构建索引
index.build(n_trees);

// 查询向量
std::vector<int> result;
index.get_nns_by_vector(query, k, -1, &result, &distances);

Milvus中的实现

在Milvus中，ANNOY索引通过调用Annoy库来实现。

#include <annoylib.h>

// Milvus中的ANNOY索引实现
void MilvusANNOYIndex::Add(const float* data, size_t num_vectors) {
    AnnoyIndex<int, float, Euclidean, Kiss32Random> index(dimension_);
    index.add_item(i, vector);
    index.build(n_trees_);
}

void MilvusANNOYIndex::Search(const float* query, size_t topk, float* distances, int64_t* labels) {
    std::vector<int> result;
    index.get_nns_by_vector(query, topk, -1, &result, &distances);
    // 处理结果
}

5. DISKANN（Disk-based Approximate Nearest Neighbors）

原理和架构

DISKANN（Disk-based Approximate Nearest Neighbors）通过将数据存储在磁盘上，实现大规模数据集的高效检索。DISKANN通过分块存储数据，并创建索引文件。在查询时，从磁盘加载索引文件，利用索引进行快速的近似搜索。

核心实现

DISKANN的实现主要依赖于自定义的磁盘存储和索引管理机制，具体源码实现可以参考DISKANN库。

// 示例代码片段
#include <diskann/diskann.h>

// 创建DISKANN索引
diskann::Index<int, float>

 index(d, max_elements, L2, index_file_size);

// 添加向量到索引中
index.add(data_point);

// 查询向量
index.search(query_point, k, distances, labels);

Milvus中的实现

在Milvus中，DISKANN索引通过调用DISKANN库来实现。

#include <diskann/diskann.h>

// Milvus中的DISKANN索引实现
void MilvusDISKANNIndex::Add(const float* data, size_t num_vectors) {
    diskann::Index<int, float> index(dimension_, max_elements_, L2, index_file_size_);
    index.add(data_point);
}

void MilvusDISKANNIndex::Search(const float* query, size_t topk, float* distances, int64_t* labels) {
    index.search(query, topk, distances, labels);
    // 处理结果
}

总结

通过深入剖析Milvus的五种主要检索算法（FLAT、IVF、HNSW、ANNOY、DISKANN）的实现原理和架构，我们可以看到每种算法都有其特定的实现细节和应用场景。Milvus通过集成Faiss、HNSWlib、Annoy和DISKANN等库，实现了高效的向量检索功能。

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