本文为您介绍各个模块的使用流程及参数配置，包括IndexBuilder、IndexConverter、IndexMeasure及IndexSearcher模块。
IndexBuilder
IndexBuilder为索引构建模块，其基本调用流程如下：
- 初始化Builder。
- 数据训练。
- 构建索引。
- dump索引。
- 清理资源。
目前Proxima内置了多种Builder插件，如：ClusteringBuilder、LinearBuilder、HnswBuilder和SsgBuilder等。
IndexConverter
IndexConverter是对特征向量进行转换的模块，例如对特征进行降维，Half FLOAT转换，INT8量化等。可独立使用，也可作为检索流程中一部分。
IndexConverter在检索流程中使用时，一般与IndexReformer结合使用，类似IndexBuilder与IndexSearcher的关系。Index Converter作为Index Builder流程前置环节，特征向量经过IndexConverter后，再进行索引的构建。在线检索时，所有Query向量先经过IndexReformer转换，再交由IndexSearcher进行检索。
IndexMeasure
IndexMeasure为相似度（距离）计算模块，用于计算适配，遵从距离越小，相似度越近的原则。相关的IndexMeasure插件名及参数详情请参见IndexMeasure参数配置。
距离计算公式
- 数值距离
距离参数 计算公式 Squared Euclidean $$\sum_{i=0}^n (u_i - v_i)^2$$Euclidean $$\sqrt{\sum_{i=0}^n (u_i - v_i)^2}$$Normalized Euclidean $$\sqrt{\frac{1}{2}\frac{\sum_{i=0}^n [(u_i-\bar{u}) - (v_i-\bar{v})]^2}{\sum_{i=0}^n [(u_i-\bar{u})^2 + (v_i-\bar{v})^2]}}$$Normalized Squared Euclidean $$\frac{1}{2}\frac{\sum_{i=0}^n [(u_i-\bar{u}) - (v_i-\bar{v})]^2}{\sum_{i=0}^n [(u_i-\bar{u})^2 + (v_i-\bar{v})^2]}$$Manhattan $$\sum_{i=0}^n |u_i - v_i|$$Chebyshev (Chessboard) $$\max_{i=0} |u_i - v_i|$$Cosine $$1.0 - \frac{\sum_{i=0}^n u_iv_i}{\sqrt{\sum_{i=0}^n u_i^2}\sqrt{\sum_{i=0}^n v_i^2}}$$Minus Inner Product $$-\sum_{i=0}^n u_iv_i$$Canberra $$\sum_{i=0}^n\frac{|u_i-v_i|}{|u_i|+|v_i|}$$Bray Curtis $$\frac{\sum_{i=0}^n|u_i-v_i|}{\sum_{i=0}^n|u_i+v_i|}$$Correlation $$1.0 - \frac{\sum_{i=0}^n(u_i-\bar{u})(v_i-\bar{v})}{\sqrt{\sum_{i=0}^n(u_i-\bar{u})^2} \sqrt{\sum_{i=0}^n(v_i-\bar{v})^2}}$$Binary $$[!u == v]$$ - 二值距离
距离参数 计算公式 Hamming $$M_{10}+M_{01}$$Jaccard $$\frac{M_{10}+M_{01}}{M_{11}+M_{10}+M_{01}}$$Matching $$\frac{M_{10}+M_{01}}{M_{11}+M_{10}+M_{01}+M_{00}}=\frac{M_{10}+M_{01}}{N}$$Dice $$\frac{M_{10}+M_{01}}{2M_{11}+M_{10}+M_{01}}$$Rogers Tanimoto $$\frac{2(M_{10}+M_{01})}{M_{11}+2(M_{10}+M_{01})+M_{00}}$$Russell Rao $$\frac{M_{10}+M_{01}+M_{00}}{N}$$Sokal Michener $$\frac{M_{10}+M_{01}}{M_{11}+M_{10}+M_{01}+M_{00}}=\frac{M_{10}+M_{01}}{N}$$Sokal Sneath I $$1.0 - \frac{M_{11}}{M_{11} + 2(M_{10}+M_{01})}=\frac{2(M_{10}+M_{01})}{M_{11}+2(M_{10}+M_{01})}$$Sokal Sneath II $$1.0 - \frac{2(M_{11} + M_{00})}{2(M_{11} + M_{00}) + M_{10} + M_{01}} = \frac{M_{10} + M_{01}}{2N - (M_{10} + M_{01})}$$Sokal Sneath III $$1.0 - \frac{M_{11} + M_{00}}{M_{10} + M_{01}} = \frac{2(M_{10} + M_{01}) - N}{M_{10} + M_{01}}$$Sokal Sneath IV $$1.0 - \frac{1}{4}(\frac{M_{11}}{M_{11} + M_{10}} + \frac{M_{11}}{M_{11} + M_{01}} + \frac{M_{00}}{M_{10} + M_{00}} + \frac{M_{00}}{M_{01} + M_{00}})$$Sokal Sneath V $$1.0 - \frac{M_{11}M_{00}}{\sqrt{(M_{11} + M_{10}) (M_{11} + M_{01}) (M_{10} + M_{00}) (M_{01} + M_{00})}}$$Kulczynski I $$1.0-\frac{S_{AB}}{S_A+S_B-2S_{AB}} = 1.0-\frac{M_{11}}{M_{10}+M_{01}} = \frac{M_{10}+M_{01}-M_{11}}{M_{10}+M_{01}}$$Kulczynski II $$1.0-\frac{1}{2}\left(\frac{S_{AB}}{S_{A}}+\frac{S_{AB}}{S_{B}}\right)$$Yule $$\frac{2M_{10}M_{01}}{M_{11}M_{00}+M_{10}M_{01}}$$
IndexSearcher
IndexSearcher是进行KNN检索的主要模块，以只读方式加载离线构建好的索引并进行在线检索。
IndexSearcher的调用流程如下：
- 初始化Searcher。
- 加载索引数据。
- 创建检索上下文 - 检索。
- 执行查询。
- 卸载索引数据。
- 清理资源。
IndexBuilder参数配置
- ClusteringBuilder重要 proxima.hc.builder.max_document_count与proxima.hc.builder.centroid_count至少设置其中一项。
参数名 类型 默认值 说明 proxima.hc.builder.max_document_count UNIT32 无 当proxima.hc.builder.centroid_count未设置时，使用proxima.hc.builder.max_document_count计算中心点数量。 proxima.hc.builder.centroid_count STRING 无 聚类中心点参数，支持层次聚类。层之间用 *分隔。该参数不指定会根据proxima.hc.builder.max_document_count自动推导。- 一层聚类示例：1000
- 两层示例：100*100
proxima.hc.builder.thread_count UNIT32 0 构建时开启线程数量，设置为0时表示CPU核数。 - HnswBuilder
参数名 类型 默认值 说明 proxima.hnsw.builder.thread_count UNIT32 0 构建时开启线程数量，设置为0时表示CPU核数。 proxima.hnsw.builder.efconstruction UNIT32 500 用于控制图的构建精度。该值越大，构建的图越精确，但构建更耗时。 proxima.hnsw.builder.max_neighbor_count UNIT32 100 图的邻居数。值越大，图越精确，但计算和存储开销越大，一般不超过特征维度。最大为65535个。 - SsgBuilder
参数名 类型 默认值 说明 proxima.ssg.builder.thread_count UNIT32 0 控制构建线程数。 proxima.ssg.builder.efconstruction UNIT32 500 用于控制图的构建精度。该值越大，构建的图越精确，但构建更耗时。 proxima.ssg.builder.max_neighbor_count UNIT32 100 图的邻居数。值越大，图越精确，但计算和存储开销越大，一般不超过特征维度。最大为65535。 proxima.ssg.builder.centroid_count UNIT32 0 训练样本产出的聚类中心点数量。中心点越多，构建成本越高，图精度也会越高。一般建议： - 文档数<200W，中心点=2000
- 文档数200W~1KW，中心点=5000
- 文档数>1KW，中心点=8000
proxima.ssg.builder.scan_ratio FLOAT 0.01 聚类扫描数，默认是1%。该值控制图的精度，调整越高，图精度越高，但构图成本线性增加。一般建议根据文档数具体配置： - 文档数<200W，ratio =
1W/doc_count - 文档数
200W~1KW， ratio =2W/doc_count - 文档数>1KW，ratio =
5W/doc_count
- GcBuilder重要 proxima.gc.builder.centroid_count参数必须指定。
参数名 类型 默认值 说明 proxima.gc.builder.thread_count UNITt32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数。 proxima.gc.builder.centroid_count STRING 无 聚类中心点参数，支持层次聚类。层之间用 *分隔。- 一层聚类示例：1000
- 两层示例：100*100
- LinearBuilder
参数名 类型 默认值 说明 proxima.linear.builder.column_major_order STRING false 构建的时候特征用行排（false）/列排（true）。 - QcBuilder说明 proxima.qc.builder.centroid_count 参数必须指定。
参数名 类型 默认值 说明 proxima.qc.builder.thread_count UNIT32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数。 proxima.qc.builder.centroid_count STRING 无 聚类中心点参数，支持层次聚类。层之间用 *分隔。- 一层聚类示例：1000
- 两层示例：100*100
proxima.qc.builder.quantizer_class STRING 无 配置量化器，默认不使用量化器。可选值有 Int8QuantizerConverter、HalfFloatConverter、DoubleBitConverter。一般配置量化器可提升性能，减少索引大小，召回视情况有所损失。 proxima.qc.builder.quantizer_params IndexParams 无 配置上面量化器相关参数。
IndexSearcher参数配置
- ClusteringSearcher
参数名 类型 默认值 说明 proxima.hc.searcher.max_scan_count UNIT32 无 在线查找文档截断数，用于控制考察范围。值越大一般召回率越多，但最多不会超过proxima.hc.searcher.scan_count_in level中指定的中心点下doc数量。 proxima.hc.searcher.scan_ratio FLOAT 0.01 用于计算max_scan_count数量， 总doc数量 * scan_ratio。 - HnswSearcher
参数名 类型 默认值 说明 proxima.hnsw.searcher.ef UNIT32 500 在线查找文档截断数，用于控制考察范围。值越大一般召回率越多，但最多不会超过proxima.hc.searcher.scan_count_in level中指定的中心点下doc数量。 proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio FLOAT 0.1f 用于计算max_scan_count数量， 总doc数量 * scan_ratio。proxima.hnsw.searcher.brute_force_threshold INT 1000 当总doc数量小于此值时，走线性检索。 - SsgSearcher
参数名 类型 默认值 说明 proxima.ssg.searcher.ef UNIT32 500 用于检索时，考察精度。该值越大，扫描doc数越多，召回率越高。 proxima.ssg.searcher.max_scan_ratio UNIT32 0 最大扫描文档比例，兜底截断策略，默认0代表不开启。 - GcSearcher
参数名 类型 默认值 说明 proxima.gc.searcher.scan_ratio FLOAT 0.01 用于计算max_scan_count数量， 总doc数量 * scan_ratio。 - LinearSearcher
参数名 类型 默认值 说明 proxima.linear.searcher.read_block_size UNIT32 1024*1024 search阶段，一次性读取到内存的大小（1 MB左右）。值越小对QPS影响较大，越大会招用较多内存，推荐值（1024*1024）。 - QcSearcher
参数名 类型 默认值 说明 proxima.qc.searcher.scan_ratio FLOAT 0.01 用于计算max_scan_count数量， 总doc数量 * scan_ratio。proxima.qc.searcher.brute_force_threshold INT 1000 如果总doc数小于此值，则走线性检索。
IndexConverter参数配置
- MipsConverter
参数名 类型 默认值 说明 proxima.mips.converter.m_value UINT32 无 M值，即增加的维数，一般不超过4。 proxima.mips.converter.u_value FLOAT 0.38196601 U值，取值范围：0~1.0。 proxima.mips.converter.forced_half_float BOOLEAN false 强制将FP32的数据转换为FP16。 proxima.mips.converter.spherical_injection BOOLEAN false 是否采用spherical injection的变换方式，只增加1维。 - HalfFloatConverter
无需进行参数配置。
- DoubleBitConverter
参数名 类型 默认值 说明 proxima.double_bit.converter.train_sample_count INT 0 进行训练的数据量，如果为0，则使用holder全量数据。 - Int8QuantizerConverter
无需进行参数配置。
- Int4QuantizerConverter
无需进行参数配置。
- NormalizeConverter
参数名 类型 默认值 说明 proxima.normalize.reformer.forced_half_float BOOLEAN false 强制将FP32的数据转换为FP16。 proxima.normalize.reformer.p_value UNIT32 2 使用P-norm中的P值。
IndexReformer参数配置
- MipsReformer
参数名 类型 默认值 说明 proxima.mips.reformer.m_value UINT32 4 M值，即增加的维数，一般不超过 4。 proxima.mips.reformer.u_value FLOAT 0.38196601 U值，取值范围：大于 0，小于 1.0。 proxima.mips.reformer.l2_norm FLOAT 0.0 训练得到的L2 NORM值。 proxima.mips.reformer.normalize BOOLEAN false 是否归一化。 proxima.mips.reformer.forced_half_float BOOLEAN false 强制将FP32的数据转换为FP16。 - HalfFloatReformer
无需进行参数配置。
IndexMeasure参数配置
- Canberra
无需进行参数配置。
- Chebyshev
无需进行参数配置。
- SquaredEuclidean
无需进行参数配置。
- Euclidean
无需进行参数配置。
- GeographicalDistance
无需进行参数配置。
- Hamming
无需进行参数配置。
- InnerProduct
无需进行参数配置。
- Manhattan
无需进行参数配置。
- Matching
无需进行参数配置。
- MipsSquaredEuclidean
参数名 类型 默认值 说明 proxima.mips_euclidean.measure.injection_type INT 0 对内积特征变换注入方式： - 0 LocalizedSpherical
- 1 Spherical
- 2 RepeatedQuadratic
- 3 Identity
- RogersTanimoto
无需进行参数配置。
- RussellRao
无需进行参数配置。