VBench

O VBEnch é uma referência para avaliar as questões analíticas vetoriais com base na interface SQL. O VBEnch usa o conjunto de dados Recipe1M aumentado com atributos escalares e fornece um conjunto abrangente de questões analíticas vetoriais que utilizam operadores SQL padrão, incluindo junção, grupo, filtro e topk.

Neste repo, fornecemos instruções sobre

• Como cozinhar o conjunto de dados vbench
• Como avaliar os motores vetoriais-analíticos

DataSet VBench

O conjunto de dados VBEnch consiste em duas tabelas: tabela de receitas e tabela de tags.

• Tabela de receitas

Nome da coluna	Tipo de dados	Exemplo	Notas
Recipe_id	Identificador	1	chave primária
imagens	Lista de string	['Dados/imagens/1/0.jpg', ...]	Caminhos de imagens
descrição	Texto	[Ingredientes] + [Instrução]	vetor esparso
Images_embedding	Vetor	[-0.0421, 0,0296, ..., 0,0273]	vetor denso, 1024 dimensões
Descrição_embedding	Vetor	[0,0056, -0,0487, ..., 0,0034]	Vect denso, 1024 dimensões
preço	Inteiro	18	Preço do prato

• Tabela de tags

Nome da coluna	Tipo de dados	Exemplo	Notas
eu ia	Identificador	1	chave primária
tag_name	Texto	"salada"	nome da tag
tag_vector	Vetor	[-0.0137, 0,0421, ..., 0,0183]	Incorporação ou vetor de peso, 1024 dimensões

Consulte o dataset_generation/README.md para obter informações detalhadas sobre como gerar essas duas tabelas.

Consultas VBench

O Vbench possui 12 consultas, que podem ser divididas em quatro categorias:

• Top-K
• Filtragem vetorial
• Juntar
• O grupo pelas consultas utiliza operadores SQL padrão em colunas vetoriais e escalares, consulte o quereis.sql para obter detalhes.

Avaliação

Consulte a evaluation/README.md para obter informações detalhadas sobre como avaliar diferentes mecanismos de pesquisa vetorial.

Licença

Toda a base de código está sob licença do MIT.