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版本：Cloud 开发指南

调整索引构建级别
公测版

Zilliz Cloud 引入了一个名为 build_level 的参数，该参数允许用户为目标 Collection 平衡存储容量和搜索召回率。对于不常使用或需要更多存储空间的 Collection，您可以牺牲 2% 的召回率，以换取 30% 至 40% 的存储容量增加，反之亦然。本指南介绍了可用选项以及如何使用它们为 Collection 构建索引。

📘注释

此功能为公测版特性，仅在满足以下情况下适用于 Dedicated 集群：

  • 集群类型为 性能型 或 容量型，并且

  • 集群与 Milvus v2.6.x 兼容。

您可以升级集群来测试此功能。如果您遇到任何需要进一步说明的问题，请联系我们。

概述​

不同类型的 Zilliz Cloud 集群在其宣称的存储容量方面存在显著差异。如果性能型集群中的某个 Collection 使用频率不高或需要额外存储容量，在为 Collection 中浮点向量类型（如 FLOAT_VECTOR、FLOAT16_VECTOR 或 BFLOAT16_VECTOR）的向量字段创建索引时，考虑将 build_level 设置为高容量选项。虽然这可能会略微降低召回率，但可以将存储容量提高 30% 至 40%。

build_level 参数有三个选项：高召回率 (2)、平衡型 (1)和高容量 (0)。

  • 平衡型 (1)

    这是默认选项，在大多数场景下平衡搜索精度和存储容量。

  • 精度优先 (2)

    此选项优先考虑搜索性能和高召回率，适用于需要高精度的集合。

  • 容量优先 (0)

    此选项强调存储容量，非常适合需要额外存储空间的收藏。

内部基准测试显示，默认选项可增加所有集群的存储容量，无论其类型如何。对于性能型集群，默认选项甚至可使存储容量提升 60%，性能（QPS）提升 17%。

性能型集群​

下表比较了性能型集群在引入 build_level 前后的容量、QPS 和召回率。可以看到，默认选项在保持召回率的同时，提高了 QPS 和存储容量。

构建级别选项

容量

QPS

召回率

引入 Build Level 之前（基线）

150万个768维向量

~ 3,000

91% - 97%

容量优先(0)

525万个768维向量（↑250%）

~ 3,000

90% - 95%

平衡型(1)

240万个768维向量（↑ 60%）

~ 3,500 (↑ 17%)

91% - 97%

精度优先 (2)

150万个769维向量

~ 2,850 (↓ ~5%)

92% - 97% (↑)

容量型集群​

下表比较了容量型集群在引入 build_level 前后的容量、QPS 和召回率。可以看到，默认选项在保持召回率的同时，提高了 QPS 和存储容量。

构建级别选项

容量

QPS

召回率

引入 Build Level 之前（基线）

500万个768维向量

~ 340

93% - 98%

容量优先(0)

1000万个768维向量（↑ 100%）

~ 300

89% - 97%

平衡型(1)

750万个768维向量（↑ 50%）

~ 350 (↑ 3%)

92% - 97%

精度优先 (2)

500万个769维向量

~ 345

94% - 98% (↑)

约束与限制​

在开始操作之前，请了解以下限制条件：

  • 只有与 Milvus 2.6.x 兼容的性能型或容量型的 Dedicated 集群才允许此设置。

  • 在对 Collection 进行索引时，您需要在浮点向量类型的向量字段上设置此参数，可用的向量类型包括FLOAT_VECTOR、FLOAT16_VECTOR 和 BFLOAT16_VECTOR。

  • 一旦设置，此参数将无法修改。不过，如果有必要，您可以删除该索引并使用所需设置创建另一个索引。

  • 迁移或备份将移除 build_level 设置。迁移或恢复完成后，如果需要，您可以删除该索引并使用所需设置创建另一个集合。

操作步骤​

在大多数情况下，您不需要设置 build_level。默认设置可帮助您在搜索性能、精度和存储容量之间取得平衡。

Zilliz Cloud 允许您以编程方式或在Zilliz Cloud控制台中设置 build_level。

以编程方式设置 build_level​

要设置 build_level，你需要在为浮点类型的向量字段创建索引时进行，例如 FLOAT_VECTOR、FLOAT16_VECTOR 和 BFLOAT16_VECTOR。

以下示例假设您已完成准备工作中的步骤。将 build_level 设置为 1 表示使用平衡型选项。

# 4. Set up index
# 4.1. Set up the index parameters
index_params = MilvusClient.prepare_index_params()

# 4.2. Add an index on the vector field.
index_params.add_index(
    field_name="vector",
    metric_type="COSINE",
    index_type="AUTOINDEX",
    index_name="vector_index",
    # highlight-next-line
    build_level=1
)

# 4.4. Create an index file
client.create_index(
    collection_name="customized_setup",
    index_params=index_params
)

# 5. Describe index
res = client.list_indexes(
    collection_name="customized_setup"
)

在 Zilliz Cloud 控制台设置 build_level​

除了以编程方式设置 build_level 之外，您还可以在创建 Collection 时在 Zilliz Cloud 控制台中设置它。

  1. 点击 + Collection 在目标集群的集合选项卡上。

  2. 在创建 Collection 页面上设置模式。

    确保向量字段的数据类型是有效选项之一：FLOAT_VECTOR、FLOAT16_VECTOR 或 BFLOAT16_VECTOR。

  3. 在创建索引部分，点击编辑索引。

  4. 在提示的编辑向量索引字段中，您可以设置度量类型和索引构建级别。