論文の概要: Toward Efficient and Scalable Design of In-Memory Graph-Based Vector Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05750v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 15:43:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.689152
• Title: Toward Efficient and Scalable Design of In-Memory Graph-Based Vector Search
• Title（参考訳）: インメモリグラフに基づくベクトル探索の効率的かつスケーラブルな設計に向けて
• Authors: Ilias Azizi, Karima Echihab, Themis Palpanas, Vassilis Christophides,
• Abstract要約: 12種類のグラフに基づくベクトル探索アルゴリズムを実験的に評価する。 これらの手法の強みと限界に関する重要な洞察を共有します。 我々は、より高度なデータ適応型種選択と多様化戦略を考案することの重要性など、オープンな研究の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.411318148463872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vector data is prevalent across business and scientific applications, and its popularity is growing with the proliferation of learned embeddings. Vector data collections often reach billions of vectors with thousands of dimensions, thus, increasing the complexity of their analysis. Vector search is the backbone of many critical analytical tasks, and graph-based methods have become the best choice for analytical tasks that do not require guarantees on the quality of the answers. Although several paradigms (seed selection, incremental insertion, neighborhood propagation, neighborhood diversification, and divide-and-conquer) have been employed to design in-memory graph-based vector search algorithms, a systematic comparison of the key algorithmic advances is still missing. We conduct an exhaustive experimental evaluation of twelve state-of-the-art methods on seven real data collections, with sizes up to 1 billion vectors. We share key insights about the strengths and limitations of these methods; e.g., the best approaches are typically based on incremental insertion and neighborhood diversification, and the choice of the base graph can hurt scalability. Finally, we discuss open research directions, such as the importance of devising more sophisticated data adaptive seed selection and diversification strategies.
• Abstract（参考訳）: ベクトルデータは、ビジネスや科学の応用で広く使われており、その人気は、学習された埋め込みの普及と共に高まっている。 ベクトルデータ収集は数千次元の数十億のベクトルに到達し、解析の複雑さを増大させる。 ベクトル探索は多くの重要な分析タスクのバックボーンであり、グラフベースの手法は、回答の品質の保証を必要としない分析タスクにとって最良の選択肢となっている。 いくつかのパラダイム(シードセレクション、インクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタル、近所の多様化、分割・アンド・コンカスタ)がインメモリグラフベースのベクトル探索アルゴリズムの設計に使われてきたが、重要なアルゴリズムの進歩の体系的比較はいまだに欠けている。 我々は,最大10億ベクトルの7つの実データ収集に対して,12の最先端手法を徹底的に評価した。 例えば、最良のアプローチはインクリメンタルな挿入と近隣の多様化に基づいており、ベースグラフの選択はスケーラビリティを損なう可能性がある。 最後に、より高度なデータ適応型種選択と多様化戦略を考案することの重要性など、オープンな研究の方向性について論じる。

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