Pinterest 为什么考虑放弃 HNSW？
随着语料库扩展到数十亿条目，HNSW 等内存占用较高的向量搜索算法在成本、硬件资源分配和基础设施灵活性上压力越来越大，因此 Pinterest 转向量化与基于 SPANN 的 SSD 服务。
数百亿向量怎么搜？Pinterest 抛弃“内存大户”HNSW，转向量化 SPANN
资讯摘要
从内存大户 HNSW 到量化 SPANN：Pinterest Manas 平台的技术演进。
AI 摘要
Pinterest 工程团队为应对数百亿嵌入向量的扩展难题，在其 Manas 平台上评估了标量量化（SQ）与乘积量化（PQ），使 HNSW 索引缩小最多 74%、IVF 索引缩小最多 93%，在线实验让服务成本降低 20%～30%。在 SSD 服务上，采用 PQ 的 SPANN 吞吐量约为 DiskANN 的 3 倍、延迟为其三分之一，召回率仅下降 5%。
AI 问答
量化的效果如何？
在 1 亿向量的 GraphSage 数据集上，PQ 使 HNSW 索引缩小 74%、IVF 索引缩小 93%，召回率 70%～80%；SQ 使 HNSW 索引缩小 59%、IVF 索引缩小 75%，召回率保持在 90% 以上。
SPANN 相比 DiskANN 表现如何？
采用 PQ 的 SPANN 吞吐量是 DiskANN 的 3 倍、延迟仅为其三分之一，召回率只下降 5%；在 50 亿以上嵌入向量的 Pin 推荐评估中，SPANN 比全内存 HNSW 节省超过 40% 的 CPU 时间。
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