Manticore Search 13.2.3 在其 K 最近邻 ( KNN ) 引擎中引入了向量量化 (VQ)。这一新特性将 RAM 使用量减少了一个数量级，加快了索引速度，并且仍然能够匹配（甚至超过）全精度向量的搜索吞吐量。
下面您将找到关于 VQ 的简短介绍、实际示例以及我们使用 manticore-load 进行的基准测试 - Manticore Search 的官方负载测试工具。
什么是向量量化
向量通常以 32 位浮点数存储。
使用 VQ，每个分量被压缩为 8 位或 1 位。这将索引大小（因此 RAM）减少了 4 倍 - 32 倍，同时 SIMD 指令保持距离计算的快速。权衡是一个微小的近似误差，您可以通过过采样和重新评分来消除（见下文）。
启用 VQ
要在 Manticore Search 中启用向量量化 (VQ)，您需要在表创建语句中添加 quantization 属性。该属性指定您希望应用于向量的量化级别。以下示例演示了如何创建一个启用 VQ 的表：
create table products (
title text,
vec float_vector knn_type='hnsw' knn_dims='512' hnsw_similarity='l2' quantization='1bit'
);
在此示例中，quantization='1bit' 属性将每个向量分量压缩为 1 位，显著减少了索引大小和 RAM 使用量。向量在索引期间自动量化，无需额外的文件、训练或后台任务。
配置选项
以下是创建表时可用的选项：
| Setting | Purpose |
|---|---|
quantization='8bit' | 4× 更小的向量，几乎没有召回损失 |
quantization='1bit' | 32× 更小的向量，非对称量化（见下文）以获得更好的准确性 |
quantization='1bitsimple' | 32× 更小，最快 但稍微不那么准确 |
非对称量化说明：
非对称量化意味着查询向量和存储向量使用不同的量化级别。具体而言，查询向量量化为 4 位，而存储在 HNSW 索引中的向量量化为 1 位。在搜索过程中，计算 4 位查询向量和 1 位存储向量之间的距离。这种方法提供了比简单方法更高的精度，尽管它带来了一些性能权衡。
查询选项
您还可以在运行查询时调整过采样和重新评分：
| Setting | Purpose |
|---|---|
oversampling=<float> | 使用量化向量获取 k × factor 候选项 |
rescore=1 | 使用全精度向量重新计算距离并重新排序 |
为什么过采样 + 重新评分很重要
量化通过近似向量距离来加速搜索。这可能会引入微小的错误，特别是在 1 位压缩时，这可能会稍微影响召回。为了解决这个问题，您可以：
- 使用过采样从量化索引中获取更多候选项
- 使用重新评分使用原始全精度向量重新检查距离并重新排序它们
它们结合在一起为您提供全精度的准确性，同时享受量化向量的速度和内存优势。
这就是它在查询中的工作原理：
select *
from products
where knn(vec, 20, (<your 512-dim vector>), {oversampling = 3.0, rescore = 1});
💡 注意：过采样和重新评分在使用量化向量时最为有用。没有量化时，它们可能不会提高质量，但会减慢速度。
基准测试
测试环境：
- 具有 16 个物理 CPU 核心（32 个虚拟核心）的服务器
- 1 M 文档
- 512 维 L2 向量
- batch-size = 10 000
- 索引并发 = 5
- 搜索的可变线程。
1. 索引速度
向量量化通过减少 HNSW 图构建过程中距离计算的计算开销，显著加快了索引过程。我们的基准测试显示了吞吐量和延迟的显著改善。
| Metric | Quantized | Full-precision | Improvement |
|---|---|---|---|
| Docs/s | 3,890 | 1,776 | 2.2× |
| Avg latency | 13.5s | 29.6s | 2.2× |
root@perf3 ~ # manticore-load --drop --wait --batch-size=10000 --threads=5 --total=1000000 --init="create table vq1 ( title text, vec float_vector knn_type='hnsw' knn_dims='512' hnsw_similarity='l2' quantization='1bit' )" --load="insert into vq1 values ( <increment>, '<text/1/2>', (<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/0/1>,<float/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)"
...
Total time: 04:17
Total queries: 100
Threads: 5
Batch size: 10000
Total docs: 1000000
Docs per sec avg: 3890
QPS avg: 5
QPS 1p: 0
QPS 5p: 0
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QPS 99p: 7
Latency avg: 13460.8 ms
Latency 50p: 915.0 ms
Latency 95p: 99500.0 ms
Latency 99p: 99500.0 ms
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QPS avg: 5
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Latency 95p: 99500.0 ms
Latency 99p: 99500.0 ms
关键发现：
- 吞吐量改善：量化索引每秒处理 3,890 个文档，而全精度为 1,776，代表 2.2× 的加速
- 延迟减少：平均索引时间从 29.6 秒降至 13.5 秒（快 2.2×）
- 一致的扩展性：两个指标显示出相同的改善比率，表明在不同工作负载特征下的稳定性能提升
2. RAM 占用
量化的一个显著优势是内存使用量的显著减少。在处理大规模向量搜索应用时，RAM 消耗可能是一个关键瓶颈，尤其是在云环境中，内存成本与使用量成线性关系。
上面的图表展示了通过 1 位量化实现的显著内存效率。量化索引仅需 216 MB 的 RAM，而非量化版本则需 2,097 MB。这代表了 90% 的内存使用减少，使得在相同硬件上处理更大数据集成为可能，或显著降低基础设施成本。
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=11+6.5+69+11+69+11+39=216.5
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-rw------- 1 manticore manticore 105M Jul 11 17:24 /var/lib/manticore/v/v.5.spknn
-rw------- 1 manticore manticore 419M Jul 11 17:36 /var/lib/manticore/v/v.6.spknn
3. 搜索吞吐量（无过采样/重新评分）
搜索性能是量化真正闪光的地方。减少的内存占用和简化的距离计算直接转化为更高的查询吞吐量和更低的延迟。本节将考察没有任何额外提高准确性的技术的原始搜索性能。
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8 ; 1 ; 00:21 ; 30000 ; 1401 ; 1417 ; 1414 ; 1386 ; 1383 ; 5.7 ; 5.5 ; 7.5 ; 8.5 ;
16 ; 1 ; 00:15 ; 30000 ; 1966 ; 2021 ; 2021 ; 1925 ; 1925 ; 8.1 ; 7.5 ; 11.5 ; 13.5 ;
32 ; 1 ; 00:13 ; 30000 ; 2245 ; 2287 ; 2287 ; 2188 ; 2188 ; 14.3 ; 14.5 ; 19.5 ; 24.5 ;
48 ; 1 ; 00:13 ; 30000 ; 2226 ; 2272 ; 2272 ; 2184 ; 2184 ; 21.6 ; 18.5 ; 35.5 ; 62.5 ;
64 ; 1 ; 00:13 ; 30000 ; 2218 ; 2267 ; 2267 ; 2171 ; 2171 ; 28.9 ; 23.5 ; 62.5 ; 135.0 ;
性能图表揭示了量化对搜索吞吐量影响的几个关键见解：
性能扩展分析
单线程性能：在1个线程下，两种配置的性能相似（265 vs 243 QPS），表明量化对基本操作没有引入显著的开销。
多线程的好处：随着线程数量的增加，量化索引显示出更优越的扩展特性：
- 2个线程：506 vs 389 QPS（30% 改进）
- 8个线程：1,733 vs 1,401 QPS（24% 改进）
- 32个线程：4,306 vs 2,245 QPS（92% 改进）
- 64个线程：4,445 vs 2,218 QPS（100% 改进）
饱和行为：量化索引在大约48个线程时达到其峰值性能（4,472 QPS），而非量化版本在32个线程时就达到平台期（2,245 QPS）。这表明量化减少了内存带宽争用（或CPU缓存争用），允许更好地利用额外的CPU核心。
在实际操作中，这转化为：
- 在高并发下查询吞吐量提高至2倍
- 延迟降低50%，例如，在32个线程下为7 ms vs 14 ms
4. 使用过采样 + 重新评分的搜索吞吐量
量化搜索可以非常快速，但要恢复接近全精度的召回率，可以启用过采样和重新评分。这意味着从紧凑的量化索引中获取更多候选项，然后使用原始全精度向量重新计算与查询向量的距离并重新排序结果。
以下是不同线程数量下的性能表现：
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--threads=1,2,4,8,16,32,48,64 \
--quiet \
--total=30000 \
--load="SELECT * FROM vq1 WHERE KNN(vec, 20, 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{oversampling=3.0, rescore=1})"
Threads ; Batch ; Time ; Total Ops ; Avg QPS ; p99 QPS ; p95 QPS ; p5 QPS ; p1 QPS ; Lat Avg ; Lat p50 ; Lat p95 ; Lat p99 ;
1 ; 1 ; 02:12 ; 30000 ; 226 ; 227 ; 227 ; 226 ; 226 ; 4.4 ; 4.5 ; 4.5 ; 4.5 ;
2 ; 1 ; 01:10 ; 30000 ; 426 ; 440 ; 439 ; 416 ; 412 ; 4.7 ; 4.5 ; 7.5 ; 7.5 ;
4 ; 1 ; 00:37 ; 30000 ; 807 ; 819 ; 815 ; 795 ; 794 ; 5.0 ; 4.5 ; 7.5 ; 7.5 ;
8 ; 1 ; 00:20 ; 30000 ; 1461 ; 1473 ; 1472 ; 1447 ; 1447 ; 5.5 ; 5.5 ; 7.5 ; 7.5 ;
16 ; 1 ; 00:12 ; 30000 ; 2369 ; 2404 ; 2404 ; 2346 ; 2346 ; 6.8 ; 6.5 ; 9.5 ; 10.5 ;
32 ; 1 ; 00:09 ; 30000 ; 3217 ; 3261 ; 3261 ; 3186 ; 3186 ; 10.0 ; 9.5 ; 12.5 ; 17.5 ;
48 ; 1 ; 00:09 ; 30000 ; 3275 ; 3340 ; 3340 ; 3158 ; 3158 ; 14.7 ; 13.5 ; 21.5 ; 39.5 ;
64 ; 1 ; 00:09 ; 30000 ; 3286 ; 3352 ; 3352 ; 3242 ; 3242 ; 19.5 ; 17.5 ; 30.5 ; 73.5 ;
manticore-load \
--threads=1,2,4,8,16,32,48,64 \
--quiet \
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Threads ; Batch ; Time ; Total Ops ; Avg QPS ; p99 QPS ; p95 QPS ; p5 QPS ; p1 QPS ; Lat Avg ; Lat p50 ; Lat p95 ; Lat p99 ;
1 ; 1 ; 02:39 ; 30000 ; 188 ; 189 ; 189 ; 188 ; 188 ; 5.3 ; 5.5 ; 5.5 ; 5.5 ;
2 ; 1 ; 01:46 ; 30000 ; 281 ; 292 ; 287 ; 275 ; 272 ; 7.1 ; 6.5 ; 9.5 ; 9.5 ;
4 ; 1 ; 00:57 ; 30000 ; 519 ; 547 ; 535 ; 507 ; 505 ; 7.7 ; 7.5 ; 10.5 ; 11.5 ;
8 ; 1 ; 00:38 ; 30000 ; 777 ; 795 ; 790 ; 767 ; 764 ; 10.3 ; 10.5 ; 13.5 ; 14.5 ;
16 ; 1 ; 00:34 ; 30000 ; 859 ; 865 ; 863 ; 854 ; 854 ; 18.6 ; 17.5 ; 30.5 ; 33.5 ;
32 ; 1 ; 00:34 ; 30000 ; 863 ; 876 ; 872 ; 856 ; 855 ; 37.1 ; 37.5 ; 44.5 ; 50.5 ;
48 ; 1 ; 00:33 ; 30000 ; 905 ; 940 ; 936 ; 883 ; 881 ; 53.1 ; 50.5 ; 67.5 ; 92.5 ;
64 ; 1 ; 00:32 ; 30000 ; 918 ; 970 ; 952 ; 886 ; 883 ; 68.9 ; 62.5 ; 79.5 ; 91.5 ;
尽管增加了重新评分步骤，量化向量在高并发下仍然实现了3–4倍更高的QPS，相比于具有相同选项的全精度向量。
5. 过采样和重新评分的影响
那么，为了获得全精度的召回率，你牺牲了多少性能？以下是使用过采样和重新评分在32个线程下的QPS情况。
性能影响（32个线程下的QPS）
| 配置 | 每秒查询数 |
|---|---|
| 量化（1位） | 4306 |
| 量化 + 过采样/重新评分 | 3217 |
| 全精度 | 2245 |
| 全精度 + 过采样/重新评分 ⚠️ | 863 |
⚠️ 过采样和重新评分不会改善全精度向量的结果——并且会降低速度。
所有测试均使用manticore‑load运行。你可以在几分钟内重现它们或创建自己的场景。
结论
Manticore Search 13.2.3中的向量量化提供了速度、效率和准确性的强大平衡。它不需要复杂的设置，提供即时的好处，并且足够灵活以适应广泛的现实世界用例——从内存受限的部署到高吞吐量的搜索系统。
- 一个选项——
quantization='1bit'——带来了重大收益。它将HNSW索引大小减少了高达90%，大幅降低了RAM使用，并提高了整体系统效率。 - 索引速度提高了高达2倍，因为量化向量简化并加速了HNSW图构建过程中的距离计算。
- 搜索吞吐量提高了多达4倍，尤其是在高并发情况下。量化索引在多个CPU核心之间的扩展性更好，并显著降低了延迟。
- 你仍然可以通过启用
oversampling和rescore获得接近全精度的准确性。这些选项在需要的地方选择性地应用全精度检查，对性能的影响仅为微小。 - 量化旨在易于采用——无需模型训练，无需预处理，只需在表创建时设置一个标志。
- 升级到Manticore Search 13.2.3并启用量化是一种低成本、高影响的优化。你将减少内存占用，加快索引速度，并在每个核心上处理更多查询——同时保持准确性。
无论你是在为高流量的产品目录构建搜索，还是在优化一个基于向量的聊天机器人，量化都可以帮助你更快、更智能地扩展——而不牺牲相关性。