一、引入
1有很多指标可以用来衡量向量的相似度，比如余弦距离、汉明距离、欧氏距离等。
在图像、视频、文本、音频领域，做向量的相似性搜索，有很多应用点，比如：图像识别，语音识别、垃圾邮件过滤。
这种基于相似度检索的方案，不同于机器学习模型的方案。比如用有监督学习模型来做人脸识别，模型的可解释性较低，而基于相似度搜索来做人脸识别，可解释性就更高。
但是，当数据量很大，比如几千万张图片，要做相似度搜索，就比较困难了。穷举法固然可行，但非常耗时。针对这种场景，本文主要介绍方案级别的信息。
2. 常用方案
通用的向量相似度检索方法，主要是如下几种
穷举搜索
该方案是O(n)的时间复杂度，只适用于数据量较少的情况。
基于MySQL的搜索
通过巧妙构造数据库表结构来实现。比如将向量拆分为N段，根据鸽巢原理，相似度为M（M<N）的向量，一定有N-M段值是完全相同的，这就可以用SQL的多段OR在一起来查询。
KD-Tree
构建一颗树，与BST非常类似，能用来做二分查找，时间复杂度为O(logN)
ES
ElasticSearch在7.x版本之后，集成了向量搜索的功能。
向量搜索引擎
Facebook等公司开发了专门针对向量做相似度搜索的引擎，有的还可以支持GPU，分布式部署。
3. 向量检索算法
目前大部分向量搜索引擎用的都是hnsw算法，Google在2019年8月提出了一个新的算法，叫ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) ，从他们的测试数据（https://github.com/google-research/google-research/tree/master/scann）中可以看出，ScaNN可以吊打其他所有算法。从这个链接中也能看到几乎所有的向量检索算法。
4. 向量检索引擎
向量相似度搜索引擎内部集成了多种算法，多种索引，能根据不同类型的数据和不同类似的搜索要求来动态选择搜索策略，做到更好的搜索效率，是一个比较好的选择。目前常见的向量搜索引擎如下
faiss
开发者：Facebook
是否开源：开源
链接：https://github.com/facebookresearch/faiss
优点：
比较成熟，相关资料多，github上星很高
支持CPU和GPU加速
milvus
开发者：Zilla（国产软件，上海公司）
是否开源：开源
链接：https://github.com/milvus-io/milvus
优点：
资料多，已经加入linux基金项目，技术社区维护的比较好，也有自己的博客更新及时
支持GPU加速
国内阿里、小米等很多大公司都在使用
SPTAG
开发者：Microsoft
是否开源：开源
链接：https://github.com/microsoft/SPTAG
优点：对比下来其他引擎，发现SPTAG有没优势
annoy
一个库，不支持GPU之类的加速和其他复杂应用
Zsearch
开发者：蚂蚁金服
是否开源：不开源
介绍链接：https://segmentfault.com/a/1190000021334725
vearch
开发者：京东
是否开源：开源
链接：https://www.infoq.cn/article/gxYOJ0m5rpMpIEwvz9GR
优点：在 faiss 的基础上研发了 vearch，提供了类似 ES的灵活易用的API
ESKNN
开发者：AMAZON
是否开源：开源
链接：https://github.com/opendistro-for-elasticsearch/k-NN
优点：AMAZON直接在ES基础上的修改，有看到说使用起来比较耗内存的说法
5. 性能数据
本文查找了上面提到的一些向量搜索引擎的性能数据，总结如下表：
Engine Performance Data Size Vector Size Link
ES 0.6s 1,000,000 128 https://github.com/jobergum/dense-vector-ranking-performance
ES-aliyun 0.09s 20,000,000 128 https://developer.aliyun.com/article/738155
milvus 27ms 1,000,000,000 128 https://github.com/milvus-io/milvus/blob/master/docs/test_report/milvus_ivfsq8_test_report_detailed_version.md
SPTAG not good N/A N/A https://github.com/microsoft/SPTAG/issues/80
https://github.com/microsoft/SPTAG/issues/76
可以看到，对比下来，发现milvus性能很不错。
6. milvus介绍
如何安装（用docker，很方便就能配置起来）
https://milvus.io/cn/docs/install_milvus.md
python SDK及其用法（经实测，效率确实不错）
https://github.com/milvus-io/pymilvus
图形界面（经实测，安装配置使用也方便）
https://milvus.io/cn/gui/