我目前正在使用Redis作为一个矢量数据库，并且能够得到一个三维的相似性搜索（维度是纬度，经度和时间戳）。相似性搜索正在工作，但我想在进行搜索时以不同的方式权衡某些维度。也就是说，我希望相似性搜索在进行搜索时优先考虑时间戳维度。
我该怎么办？Redis似乎没有任何内置功能可以做到这一点。
我使用下面的代码将每一组纬度、经度和时间坐标转换为可以放入向量数据库的字节。注意vector_dict存储所有lat、long和timestamp的集合：
p = client.pipeline(transaction=False)
for index in data:
# create hash key
key = keys[index]
# create hash values
item_metadata = data[index] # copy all metadata
item_key_vector = np.array(vector_dict[index]).astype(np.float32).tobytes() # convert vector to bytes
p.hset(key, mapping=item_metadata) # add item to redis using hash key and metadata然后，我使用HNSW索引进行相似性搜索：
def create_hnsw_index(redis_conn, vector_field_name, number_of_vectors, vector_dimensions=3, distance_metric='L2', M=100, EF=100):
redis_conn.ft().create_index([
VectorField(vector_field_name, "HNSW", {"TYPE": "FLOAT32", "DIM": vector_dimensions, "DISTANCE_METRIC": distance_metric, "INITIAL_CAP": number_of_vectors, "M": M, "EF_CONSTRUCTION": EF})
])我和其他人谈过，他们说这是一个处理向量归一化的数学问题。我不确定如何开始与此虽然在代码中，并希望一些指导。
2条答案
按热度按时间w6mmgewl1#
您可以对向量重新加权，以使某些维度比其他维度更长。你使用的是L2距离度量。它使用标准的勾股定理来计算距离：
假设您将查询和数据库中的每个Y值乘以10。这也将使Y值之间的差乘以10倍。
新的距离函数实际上将是这样的：
...这使得Y维度比其他维度重要100倍。
因此，如果你想让位置2中的维度更重要，你可以这样做：
乘以的具体数量取决于您希望时间戳有多重要。请记住，您需要将查询向量乘以相同的数量。
0sgqnhkj2#
这不是对您问题的回答，但请注意，如果您正在寻找向量相似性，使用{纬度，经度}作为向量元素不是一个好方法。
例如{-179.99，0}和{+179.99，0}或{0，89.99}和{180，89.99}这样的点对之间的距离很小，但向量不会相似。
最好将每个{纬度，经度}对转换为笛卡尔{x，y，z}。请看精彩的答案here。
至于你的问题，Nick奥德尔的回答是解决此类问题的标准方法：扩展数据。