再現率を調整する

Zilliz Cloud は、ユーザーが検索の再現率とパフォーマンスのバランスを取れるようにするための検索パラメーター level を導入しています。また、現在の検索の推定再現率をユーザーに提供するために、もう 1 つの検索パラメーター enable_recall_calculation を提供しています。これら 2 つのパラメーターを組み合わせることで、ベクトル検索の再現率を調整できます。

Notes

これは、基本的なベクトル検索、フィルタリング検索、範囲検索、グループ化検索、ハイブリッド検索、検索イテレーターなど、すべての検索に適用されます。

概要

Zilliz Cloud における再現率とは、通常、検索によって正常に取得された関連結果の割合を指します。これは、システムがコレクションからすべての関連項目を取得する能力を測る指標です。

OdMnbeHYOoAEqKxNEEnc9SwNnmf

検索の再現率を計算するには、取得された関連項目の数を、取得すべき該当項目の総数で割ります。たとえば、検索が 100 件の関連項目のうち 90 件を取得した場合、再現率は 0.9 または 90% になります。

再現率が高いと、通常はより精度の高い検索結果が得られますが、時間がかかることがあります。ベクトル検索の精度と効率のバランスを取るために、再現率を調整するとよいでしょう。

検索リクエストを設定する

再現率を調整可能な検索リクエストを設定するには、次のように、検索パラメーター内に level パラメーターを含める必要があります。

python
from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

query_vector = [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]

res = client.search(
    collection_name="quick_setup",
    data=[query_vector],
    limit=3, # The number of results to return
    search_params={
        "params": {
            "level": 1 # The precision control
        }
    }
)

java
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.vector.request.SearchReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.FloatVec;
import io.milvus.v2.service.vector.response.SearchResp;

import java.util.*;

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(ConnectConfig.builder()
        .uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
        .token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")
        .build());

FloatVec queryVector = new FloatVec(new float[]{0.3580376395471989f, -0.6023495712049978f, 0.18414012509913835f, -0.26286205330961354f, 0.9029438446296592f});

Map<String, Object> searchParams = new HashMap<>();
searchParams.put("level", 1);

SearchReq searchReq = SearchReq.builder()
        .collectionName("quick_setup")
        .data(Collections.singletonList(queryVector))
        .annsField("vector")
        .topK(3)
        .searchParams(searchParams)
        .build();

SearchResp searchResp = client.search(searchReq);

System.out.println(searchResp.getSearchResults());

go
import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v3/entity"
    "github.com/milvus-io/milvus/client/v3/milvusclient"
)

ctx := context.Background()

client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    APIKey:  "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

queryVector := []float32{0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592}

resultSets, err := client.Search(ctx, milvusclient.NewSearchOption(
    "quick_setup", // collectionName
    3,               // limit
    []entity.Vector{entity.FloatVector(queryVector)},
).WithANNSField("vector").
    WithSearchParam("level", "1"))
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

for _, resultSet := range resultSets {
    fmt.Println("IDs: ", resultSet.IDs.FieldData().GetScalars())
    fmt.Println("Scores: ", resultSet.Scores)
}

rust
use milvus::v2::prelude::*;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
    let client = ClientV2::new(
        &ConnectConfig::new()
            .uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
            .token("YOUR_CLUSTER_TOKEN"),
    )
    .await?;

    let query_vector = vec![0.3580376395471989f32, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592];

    let res = client
        .search(
            SearchRequest::builder()
                .collection_name("quick_setup")
                .vector_field("vector")
                .vectors(SearchVectors::Float(vec![query_vector]))
                .limit(3)
                .extra_params(HashMap::from([("level".into(), "1".into())]))
                .build()?,
        )
        .await?;

    println!("{:?}", res.results());
    Ok(())
}

c++
#include <iostream>
#include <vector>

#include "milvus/MilvusClientV2.h"

auto client = milvus::MilvusClientV2::Create();
auto status = client->Connect(milvus::ConnectParam("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT", "YOUR_CLUSTER_TOKEN"));
if (!status.IsOk()) {
    std::cerr << "Failed to connect: " << status.Message() << std::endl;
    return;
}

std::vector<float> queryVector = {
    0.35803764F, -0.60234958F, 0.18414013F, -0.26286206F, 0.90294385F
};

auto searchRequest = milvus::SearchRequest()
                         .WithCollectionName("quick_setup")
                         .WithAnnsField("vector")
                         .WithLimit(3)
                         .WithExtraParams({{"level", "1"}})
                         .AddFloatVector(queryVector);

milvus::SearchResponse searchResponse;
status = client->Search(searchRequest, searchResponse);
if (!status.IsOk()) {
    std::cerr << "Search failed: " << status.Message() << std::endl;
    return;
}

for (const auto& result : searchResponse.Results().Results()) {
    const auto ids = result.Ids().IntIDArray();
    for (size_t i = 0; i < result.Scores().size(); ++i) {
        std::cout << "id=" << ids[i] << ", score=" << result.Scores()[i] << std::endl;
    }
}

javascript
import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const client = new MilvusClient({ address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT", token: "YOUR_CLUSTER_TOKEN" });

const queryVector = [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592];

const res = await client.search({
    collection_name: "quick_setup",
    data: queryVector,
    limit: 3,
    params: {
        level: "1"
    }
});

console.log(res.results);

bash
curl --request POST \
  --url "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v2/vectordb/entities/search" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_CLUSTER_TOKEN" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
      "collectionName": "quick_setup",
      "data": [
          [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]
      ],
      "annsField": "vector",
      "limit": 3,
      "searchParams": {
          "params": {
              "level": 1
          }
      }
  }'

level パラメーターは 1 から 10 までの範囲で、デフォルト値は 1 です。デフォルト値では再現率が 90% となり、通常はほとんどのユースケースで十分です。

高い再現率（99% 以上）が必要なシナリオでは、level パラメーターを 6 から 10 までの整数に設定してみてください。検索効率を気にしない場合は、このパラメーターを 10 に設定すると、最も精度の高い結果を得られます。

Notes

最上位の level 設定でもまだ不十分な場合は、Zilliz Cloud サポートにお問い合わせください。