論文の概要: General and Practical Tuning Method for Off-the-Shelf Graph-Based Index: SISAP Indexing Challenge Report by Team UTokyo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00472v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 14:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 13:21:39.929807
• Title: General and Practical Tuning Method for Off-the-Shelf Graph-Based Index: SISAP Indexing Challenge Report by Team UTokyo
• Title（参考訳）: オフザシェルフグラフベースインデックスの汎用的および実践的チューニング手法:UTOkyoチームによるSISAPインデクシングチャレンジレポート
• Authors: Yutaro Oguri and Yusuke Matsui
• Abstract要約: 本研究では,市販のグラフベースインデックスの性能をチューニングする手法を提案する。 我々はブラックボックス最適化アルゴリズムを用いて、必要なリコールレベルと待ち時間(QPS)を満たす統合チューニングを行う。 SISAP 2023 Indexing Challengeの10万トラックと3000万トラックで2位になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.832208701208414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the efficacy of graph-based algorithms for Approximate Nearest Neighbor (ANN) searches, the optimal tuning of such systems remains unclear. This study introduces a method to tune the performance of off-the-shelf graph-based indexes, focusing on the dimension of vectors, database size, and entry points of graph traversal. We utilize a black-box optimization algorithm to perform integrated tuning to meet the required levels of recall and Queries Per Second (QPS). We applied our approach to Task A of the SISAP 2023 Indexing Challenge and got second place in the 10M and 30M tracks. It improves performance substantially compared to brute force methods. This research offers a universally applicable tuning method for graph-based indexes, extending beyond the specific conditions of the competition to broader uses.
• Abstract（参考訳）: ANN (Approximate Nearest Neighbor) 探索のためのグラフベースのアルゴリズムの有効性にもかかわらず、そのようなシステムの最適チューニングは未だ不明である。 本研究は,グラフトラバーサルのベクトル,データベースサイズ,エントリポイントの次元に着目し,既定のグラフベースインデックスの性能をチューニングする手法を提案する。 ブラックボックス最適化アルゴリズムを用いて,要求されるリコールとクエリ毎秒(qps)のレベルを満たすための統合チューニングを行う。 我々はsisap 2023インデクシングチャレンジのタスクaに本手法を適用し,10mおよび30mトラックで2位となった。 ブリュート力法に比べて性能が大幅に向上する。 この研究は、グラフベースのインデックスに対して普遍的に適用可能なチューニング方法を提供し、より広い用途への競争の具体的条件を超えて拡張する。

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