LSG

介绍

LSG(Local Scaling Grapgh)是一种局部缩放算法，可以提升HNSW索引的查询效率和召回率。本章节主要介绍openGauss数据库DataVec向量引擎LSG特性的使用步骤，以指导用户顺利完成操作。

**说明**

LSG特性支持ARM/x86架构环境。
LSG特性暂时只支持HNSW索引。
LSG特性要求构建索引前插入一定量数据，否则会有报错提示。
LSG特性不支持和PQ以及RabitQ等量化方法一起使用，否则会有报错提示
兼容A/B/C/PG库。
支持并行构建。

安装准备

环境要求

LSG特性支持ARM和x86架构环境。

启用LSG特性

设置索引参数enable_lsg = on启用LSG特性

关闭LSG特性

设置索引参数enable_lsg = off关闭LSG特性

使用LSG

HNSW-LSG

openGauss=# CREATE INDEX [INDEX_NAME] 
ON [TABLE_NAME] 
USING hnsw (COLUMN_NAME [TYPE]_[DISTANCE_FUN]_ops) 
with (m=<M>, ef_construction=<EF_CONSTRUCTION>, enable_lsg = on, lsg_degree=<REFINE_VALUE>, lsg_alpha=<REFINE_VALUE>);

INDEX_NAME - 索引名称
TABLE_NAME - 表名
COLUMN_NAME - 向量数据列名

HNSW-LSG索引操作符

HNSW索引操作符[TYPE]_[DISTANCE_FUN]_ops 格式：

TYPE - 向量类型
- vector

HNSW-LSG索引支持向量数据维度：

名称	维度限制
vector	2,000

DISTANCE_FUN - 距离函数
- l2
- ip
- cosine

索引操作符

索引操作符	描述
vector_l2_ops	vector类型-L2距离
vector_ip_ops	vector类型-内积
vector_cosine_ops	vector类型-余弦距离

索引选项

m - 每个图层最大连接数 2~100（默认为16）
ef_construction - 用于图形构造的动态候选集大小 4~1000，必须大于等于2*m（默认为64）
enable_lsg - 开启HNSW索引LSG构图（默认off）
lsg_degree - 定义计算HNSW索引节点孤立度时选取的最近邻节点个数。类型：整数，范围[32，128]，默认为96。
lsg_alpha - 定义HSNW索引LSG缩放的平滑度。类型：浮点数，范围[0, 3.0]，默认为2.0。

示例： 使用L2距离创建HNSW-LSG索引，其中表items中向量为2000维vector数据类型。
```
openGauss=# CREATE INDEX ON items USING hnsw (embedding vector_l2_ops) WITH (enable_lsg=on, lsg_degree=96, lsg_alpha=2.0);
```

设置建议：

其余参数设置与向量索引中HNSW索引中相同。