1. 引言
随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在各个领域的应用日益广泛。然而，在资源受限的嵌入式设备上部署这些模型仍然面临着巨大挑战。本文将探讨如何在仅有1核处理器和1GB内存的设备上实现高效的向量存储和检索，为端侧大模型应用提供可行的解决方案。之所以有这样的需求呢？为实现一个功能往往需要其它的功能，例如参数量不多的模型、支撑的应用，留给向量库的资源不多。
端侧一般是用来实时收集数据的，如果能够本地过滤、总结、筛选等处理是能够很大程度上减少成本的，尤其是运动的设备上（会时不时进入网络很差或者没网络的区域）。本文就简单总结下，这种情况下该如何选择合适的向量库，配合最新llama3.2小参数版本1B使用真香的！
2. 资源受限环境下的挑战
在讨论具体的解决方案之前，我们需要明确在资源受限环境下面临的主要挑战：
- 内存限制：1GB的内存空间严重限制了可以加载的数据量和索引大小。
- 计算能力不足：单核处理器意味着无法利用并行计算来加速搜索过程。
- 存储空间有限：嵌入式设备通常还面临存储空间的限制，这影响了索引的大小和存储方式。
- 能耗考虑：在某些情况下，设备可能需要依赖电池供电，因此还需要考虑能耗问题。
3. 适合资源受限环境的向量存储库
考虑到上述挑战，我们需要选择轻量级、高效的向量存储库或近似最近邻（ANN）搜索工具。以下是几个适合在资源受限环境下使用的工具，我们将详细分析它们的特点、优势、局限性以及适用场景。
3.1 Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)
特点
- 专为内存受限环境设计的ANN搜索库
- 将索引存储在磁盘上，只加载必要部分到内存
优势
- 内存占用极低
- 适合单核环境
- 搜索速度快
局限性
- 索引构建较慢
适用场景
- 非常适合内存紧张的小型设备
- 适合一次构建、多次查询的应用
内存需求：低
推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
3.2 HNSWLib (Hierarchical Navigable Small World Library)
特点
- 使用小世界图算法进行近似搜索
- 轻量级库，适合嵌入式系统
优势
- 高检索精度和速度
- 内存占用相对合理
- 可通过参数调整平衡精度和性能
局限性
- 在极小内存设备上可能需要调整以避免内存溢出
适用场景
- 需要高精度搜索但同时资源受限的场景
内存需求：中
推荐指数：⭐⭐⭐⭐
3.3 NMSLib (Non-Metric Space Library)
特点
- 提供多种搜索算法，包括HNSW
- 功能强大但相对较重
优势
- 算法选择灵活性高
- 适合多种数据类型
局限性
- 相比Annoy或HNSWLib，需要更多内存和计算资源
适用场景
- 在有一定资源空间的嵌入式设备上使用
- 需要处理多种数据类型的应用
内存需求：中
推荐指数：⭐⭐⭐
3.4 FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)
特点
- 经典的ANN搜索库
- 提供多种算法，可自动选择最适合的算法
优势
- 适合小规模数据集
- 使用简单
局限性
- 性能不如HNSW或Annoy
- 近年来更新较少
适用场景
- 简单的嵌入式应用
- 小规模数据集的快速原型开发
内存需求：低
推荐指数：⭐⭐⭐
3.5 VP-Trees (Vantage-Point Trees)
特点
- 用于度量空间中快速最近邻搜索的树形数据结构
- 非常轻量
优势
- 构建简单
- 结构紧凑，内存占用低
局限性
- 在高维度下性能急剧下降
适用场景
- 低维度向量的精确最近邻搜索
- 极其受限的嵌入式设备
内存需求：低
推荐指数：⭐⭐⭐⭐
3.6 Lshbox (Locality-Sensitive Hashing Box)
特点
- 基于局部敏感哈希（LSH）的轻量级ANN搜索工具
优势
- 内存和计算需求极低
- 适合低资源设备
局限性
- 精度相对较低
适用场景
- 对精度要求不高的场景
- 超低内存设备
内存需求：低
推荐指数：⭐⭐⭐
4. 选择合适的向量存储库
在选择适合1核1G内存设备的向量存储库时，需要考虑以下因素：
- 数据规模：确定需要处理的向量数量和维度。
- 精度要求：评估应用对搜索精度的需求。
- 查询频率：考虑系统需要处理的查询量。
- 更新频率：确定数据是静态的还是需要频繁更新。
- 延迟要求：明确系统对查询响应时间的要求。
基于以上因素和前面的分析，我们可以得出以下建议：
- 对于大多数情况，Annoy是最佳选择。它的极低内存占用和快速搜索速度非常适合资源受限的环境。
- 如果需要更高的精度和灵活性，HNSWLib是一个很好的选择。它在性能和资源使用之间取得了良好的平衡。
- 对于非常小的数据集或极度受限的设备，VP-Trees可能是一个不错的选择，尤其是在处理低维度向量时。
- 如果应用对精度要求不高，但需要极低的资源消耗，Lshbox值得考虑。
5. 优化策略
选择合适的向量存储库后，还可以采取以下优化策略来进一步提高性能：
数据预处理：
- 降维：使用PCA或t-SNE等技术降低向量维度，减少存储和计算需求。
- 量化：对向量进行量化，减少每个向量的存储空间。
索引优化：
- 分层索引：对于大规模数据，考虑使用分层索引结构，只在内存中保留顶层索引。
- 压缩索引：使用压缩技术减少索引大小。
查询优化：
- 批量查询：将多个查询合并处理，提高吞吐量。
- 早停策略：在达到一定精度后提前终止搜索，节省计算资源。
内存管理：
- 内存映射：使用内存映射文件技术，将部分数据保存在磁盘上，需要时再加载到内存。
- 垃圾回收：及时释放不再使用的内存，避免内存泄漏。
算法调优：
- 参数优化：根据实际数据分布和查询模式，调整算法参数以获得最佳性能。
- 自适应策略：实现动态调整策略，根据系统负载和查询特征自动选择最佳的搜索参数。
6. 实现示例
以下是使用Annoy库在Python中实现一个简单向量搜索系统的示例代码：
from annoy import AnnoyIndex
import random
# 向量维度
dim = 100
# 创建Annoy索引
t = AnnoyIndex(dim, 'angular') # 使用角距离
# 添加向量到索引
for i in range(1000):
v = [random.gauss(0, 1) for z in range(dim)]
t.add_item(i, v)
# 构建索引
t.build(10) # 10棵树
# 保存索引到文件
t.save('test.ann')
# 加载索引
u = AnnoyIndex(dim, 'angular')
u.load('test.ann')
# 查询最近邻
v = [random.gauss(0, 1) for z in range(dim)]
results = u.get_nns_by_vector(v, 10) # 查找10个最近邻
print(results)
AI 代码解读
这个示例展示了如何创建索引、添加向量、保存和加载索引，以及执行查询。在实际应用中，您需要根据具体需求和数据特征进行进一步的优化和调整。
7. 结论
在资源受限的1核1G内存设备上运行向量存储库是一项挑战，但通过选择合适的工具和采取适当的优化策略，我们可以实现高效的向量存储和检索。Annoy和HNSWLib等轻量级库为我们提供了可行的解决方案，而一系列的优化技术则可以进一步提高系统性能。
随着边缘计算和IoT设备的普及，在资源受限环境下实现高效的向量检索将变得越来越重要。未来，我们可以期待看到更多专为这类场景优化的算法和工具的出现，以及硬件技术的进步带来的新可能性。
在实际应用中，建议根据具体的使用场景、数据特征和性能需求，选择最适合的解决方案，并通过持续的测试和优化来达到最佳效果，让大模型在端侧，或在自动伸缩的ECS场景都能跑起来
