Milvus 最佳实践之如何设置API参数 （3）

在上文《 Milvus 最佳实践之如何设置系统配置项 （2） 》中，针对 Milvus 0.6.0 版本的关键系统配置项给予了详细说明。本文针对 Milvus 0.6.0 版本的 API 关键参数进行详细说明与测试验证，并给予如何设置的建议。

这些API参数包括调用 create_table，create_index

和 search 时进行的参数设置，它们会对搜索性能产生影响。

index_file_size

在调用 create_table 时有一个 index_file_size 参数，用来指定数据存储时单个文件的大小，其单位为 MB，默认值为1024。

我们知道，当向量数据不断导入时，Milvus 会把数据增量式地合并成文件，当某个文件达到 index_file_size 所设置的值之后，这个文件就不再接受新的数据，Milvus 会把新的数据存成另外一个文件。这些都是原始向量数据文件，如果建立了索引，则每个原始文件会对应生成一个索引文件，对于IVFLAT 索引来说，索引文件的大小基本等于对应的原始文件大小，而对于 SQ8 索引来说，索引文件大小大约是原始文件的30%左右。

Milvus 在进行搜索时，是依次对每个索引文件进行搜索。根据我们的经验，当 index_file_size 从1024改为2048时，搜索性能会有30%～50%左右的提升。但要注意如果该值设的过大，有可能导致大文件无法加载进显存（甚至内存），比如显存只有2GB，该参数设为3GB，显存明显放不下。常用的 index_file_size 为1024MB和2048MB。

以下是使用公开测试数据集 sift1b 的5000万条数据针对 index_file_size 的一个测试，索引类型为 SQ8：

如上图所示，在 CPU 模式和 GPU 模式下，index_file_size 设为2048MB，其搜索性能相对于1024MB有显著提高。

nlist和nprobe

nlist 是调用 create_index 时设置的参数，nprobe 则是调用 search 时设置的参数。我们知道，IVFLAT 和 SQ8 索引都是通过聚类算法把大量的向量划分成很多‘簇’（也可以叫‘桶’)，nlist 指的就是聚类时划分桶的总数。通过索引查询时，第一步先找到和目标向量最接近的若干个桶，第二步在这若干个桶里通过比较向量距离查找出最相似的 k 条向量。nprobe 指的就是第一步若干个桶的数量。

通常来说，增大 nlist 会使得桶数量变多，每个桶里的向量数量减少，所需的向量距离计算量变小，因此搜索性能提升，但由于比对的向量数变少，有可能会遗漏正确的结果，因此准确率下降；增大 nprobe 就是搜索更多的桶数，因此计算量变大，搜索性能降低，但准确率上升。具体情况在面对不同分布的数据集时会产生一些差异，数据集的规模也会影响 nlist 和 nprobe 的选择。通常情况下，我们推荐的 nlist 值为4 * sqrt(n)，其中n为数据的向量总数；而 nprobe 的值则需要综合考虑在可接受的准确率条件下兼顾效率，比较好的做法是通过多次实验确定一个合理的值。

以下是使用公开测试数据集 sift1b 的5000万条数据针对 nlist 和 nprobe 的一个测试，索引类型为 SQ8：

上图分别是采用不同的 nlist/nprobe 组合时的搜索性能和准确率对比。因 CPU 和 GPU 测试结果类似，此处仅展示 GPU 测试的结果。在本次测试中，对成比例增长的 nlist/nprobe 而言，随着他们的增大，准确率呈现上升的趋势，性能则在 nlist 为4096和 nprobe 为128时呈现最好的情况。因此在实际选择 nlist 和 nprobe 的值时，需要针对不同数据集，根据用户自己的需求，在速度和准确率两者之间进行合适的取舍。

总结

→ index_file_size：数据量大于该值时，参数值越大搜索性能越好。

→ nlist 和 nprobe：两者结合综合考虑，需用户在性能和准确率之间进行取舍。