VBench

vbench는 SQL 인터페이스를 기반으로 벡터 분석 쿼리를 평가하기위한 벤치 마크입니다. vbench는 스칼라 속성으로 보강 된 레시피 1m 데이터 세트를 사용하며, 조인, Groupby, 필터 및 TOPK를 포함한 표준 SQL 연산자를 사용하는 포괄적 인 벡터 분석 쿼리 세트를 제공합니다.

이 저장소에서는 지침을 제공합니다

• vbench 데이터 세트를 요리하는 방법
• 벡터 분석 엔진을 평가하는 방법

vbench 데이터 세트

vbench 데이터 세트는 레시피 테이블과 태그 테이블의 두 테이블로 구성됩니다.

• 레시피 테이블

열 이름	데이터 유형	예	메모
레시피 _id	식별자	1	기본 키
이미지	문자열 목록	[ '데이터/이미지/1/0.jpg', ...]	이미지의 경로
설명	텍스트	[성분] + [교육]	드문 벡터
images_embedding	벡터	[-0.0421, 0.0296, ..., 0.0273]	밀도가 높은 벡터, 1024 치수
description_embedding	벡터	[0.0056, -0.0487, ..., 0.0034]	밀도가 높은 벡터, 1024 치수
가격	정수	18	접시의 가격

• 태그 테이블

열 이름	데이터 유형	예	메모
ID	식별자	1	기본 키
tag_name	텍스트	"샐러드"	태그의 이름
tag_vector	벡터	[-0.0137, 0.0421, ..., 0.0183]	임베딩 또는 중량 벡터, 1024 치수

이 두 테이블을 생성하는 방법에 대한 세부 정보는 dataset_generation/README.md 를 참조하십시오.

vbench queries

vbench에는 12 쿼리가 있으며 4 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• Top-K
• 벡터 필터링
• 가입하다
• 쿼리 별 그룹 벡터 및 스칼라 열에 대한 표준 SQL 연산자를 사용하십시오. 세부 사항은 quereis.sql 참조하십시오.

평가

다른 벡터 검색 엔진을 평가하는 방법에 대한 세부 정보는 evaluation/README.md 를 참조하십시오.

특허

전체 코드베이스는 MIT 라이센스 아래에 있습니다.