Vector Search using 95% Less Compute | DiskANN with Azure Cosmos DB

Microsoft Mechanics

6 Jun 202416:04

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、大規模なデータセットに対する高精度で効率的なベクター検索を実現するMicrosoftのDiskANN技術が紹介されています。DiskANNは、データベースのメモリと物理ディスク記憶域の関係を変革し、より多くのI/Oトラフィックをディスクへ移動させることでストレージ容量を活用しています。これにより、Microsoft 365やBingなどのグローバルサービスは、大規模なベクター検索をスケールし、Azure Cosmos DBに組み込まれたDiskANNを活用して、自然言語処理や異常検知を含むシステムを構築できます。

Takeaways

🔄 Cosmos DBとDiskANNを組み合わせることで、大規模なデータセットに対する高速かつ効率的なベクター検索が可能になる。
💾 DiskANNは、メモリとストレージ間の関係を変化させ、より多くのI/Oトラフィックをディスクに移動させることでストレージ容量を活用する。
📈 DiskANNは、Vamanaアルゴリズムなどのコアアルゴリズムを使用して、ディスク上のベクターデータのインデックスを作成し、空間を削減する。
🌐 Azure Cosmos DBは、必要に応じて自動的に物理的なディスクパーティションを水平方向にスケールさせることができ、リアルタイムでのスケールアウトに対応している。
📊 DiskANNは、Microsoft 365やMicrosoft Teamsなどのグローバルサービスで使用されており、大規模なデータセットに対する高速なデータ検索を実現している。
🛠️ DiskANNはオープンソースで提供されており、GitHubで誰でも利用できるが、Cosmos DBに組み込まれたバージョンはさらに最適化されている。
🔎 DiskANNは、メモリ内の圧縮されたベクターを参照してディスクストレージ上のフルプレCISIONグラフから情報を取得する検索アルゴリズムを使用し、高精度の検索を実現している。
🚀 DiskANNは、従来のベクターインデックスに比べて、大幅に少ないコンピュートリソースで動作し、ストレージとI/Oの負荷分散も行う。
💡 DiskANNは、HNSWなどの従来の方法に比べて、メモリ使用量を大幅に削減し、よりコスト効率的な解決策を提供している。
🛑 Cosmos DBとDiskANNを使用した金融サービスの詐欺検出アプリケーションの例では、リアルタイムでの詐欺検出の精度と速度が向上している。
🔑 Cosmos DBのマルチテナントサポートは、データの分離、規制ニーズ、または機密データのプライバシーを確保するために非常に価値がある。

Q & A

ディスクアクセラレーテッド最近接隣接ノード（DiskANN）とは何ですか？
-DiskANNは、Microsoftが開発した技術で、ディスク上で効率的に実行できる最適化されたグラフを作成することで、メモリ内のベクターデータを効率的に検索するためのものです。
Azure Cosmos DBにDiskANNが組み込まれたことによる利点は何ですか？
-DiskANNが組み込まれたことで、ユーザーは大規模なデータを高速で高精度に検索することができ、また、Microsoft 365などのグローバルサービスが大規模なベクター検索を行う方法を利用できるようになりました。
Cosmos DBにおけるDiskANNのスケーラビリティはどのように機能しますか？
-Cosmos DBは、必要に応じて物理的なディスクパーティションを自動的に水平方向にスケールアウトし、DiskANNのインデックス情報を効率的に分散することでスケーラビリティを確保しています。
DiskANNを使用する際のメモリ使用量は他の方法と比較してどうですか？
-DiskANNは、従来のベクターインデックスに比べて、約5％未満のコンピュートリソースしか必要ないため、メモリ使用量も大幅に削減されます。
DiskANNはどのようにして検索の精度を確保していますか？
-DiskANNは、メモリ内の圧縮されたベクターを参照して、ディスクストレージ上のより大きな正確なグラフから情報を取得し、検索結果を再ランキングすることで高精度の検索を実現しています。
HNSWとは何で、DiskANNと比較してどのような欠点がありますか？
-HNSWは階層的ナビゲーTABLE小世界システムのことで、メモリ内でのインデックスを作成するため、大量のベクターデータを扱う際にDiskANNに比べて高額なメモリ使用量が必要になります。
Cosmos DBでのマルチテナンシーはどのように実現されていますか？
-Cosmos DBでは、それぞれのテナントに対してAzure Cosmos DBアカウント、データベース、コレクション、またはパーティションキーを個別に設定することでマルチテナンシーをサポートしています。
DiskANNを使用する際の料金モデルはどのようなものですか？
-Cosmos DBでは、DiskANNを使用する際に必要なコンピュートのみに料金が発生し、使用しない場合は料金が発生しないため、コスト効率が高くなっています。
DiskANNを使用したアプリケーションの例として、どのようなシナリオが挙げられますか？
-DiskANNは、大量の金融取引を監視し、不正行為を検出するように設計された金融サービスアプリケーションなど、リアルタイムでのトランザクションAIシナリオに適しています。
開発者がDiskANNをアプリケーションに統合する方法は教えてください。
-開発者は、Cosmos DBの機能パネルからベクター検索能力を有効にし、データエクスプローラー設定でインスタントオートスケーリングを設定し、Visual Studio CodeなどのIDEでCosmos DB Change FeedをトリガーするAzure関数を作成し、OpenAIのembedding APIを呼び出すことでデータをベクター化できます。
DiskANNを使用する際のパフォーマンス向上の例を教えてください。
-DiskANNを使用することで、不正検出の待ち時間が1.1秒から47ミリ秒に短縮され、正解率も10％向上しています。