> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Conjunto de dados com 100 milhões de vetores do LAION 5B # conjunto de dados LAION 5B export const Image = ({img, alt, size}) => { return {alt} ; };
## Introdução
O [conjunto de dados LAION 5b](https://laion.ai/blog/laion-5b/) contém 5,85 bilhões de embeddings de imagem-texto e metadados de imagem associados. Os embeddings foram gerados usando o modelo `Open AI CLIP` [ViT-L/14](https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-L-14). A dimensão de cada vetor de embedding é `768`. Esse conjunto de dados pode ser usado para modelar aspectos de projeto, dimensionamento e desempenho de uma aplicação real de busca vetorial em grande escala. Ele pode ser usado tanto para buscas de texto para imagem quanto de imagem para imagem.
## Detalhes do conjunto de dados
O conjunto de dados completo está disponível como uma combinação de arquivos `npy` e `Parquet` em [the-eye.eu](https://the-eye.eu/public/AI/cah/laion5b/) O ClickHouse disponibilizou um subconjunto de 100 milhões de vetores em um bucket `S3`. O bucket `S3` contém 10 arquivos `Parquet`, cada um com 10 milhões de linhas. Recomendamos que os usuários façam primeiro uma análise de dimensionamento para estimar os requisitos de armazenamento e memória desse conjunto de dados consultando a [documentação](/pt-BR/reference/engines/table-engines/mergetree-family/annindexes).
## Etapas
### Criar tabela Crie a tabela `laion_5b_100m` para armazenar os embeddings e os atributos associados: ```sql theme={null} CREATE TABLE laion_5b_100m ( id UInt32, image_path String, caption String, NSFW Nullable(String) default 'unknown', similarity Float32, LICENSE Nullable(String), url String, key String, status LowCardinality(String), width Int32, height Int32, original_width Int32, original_height Int32, exif Nullable(String), md5 String, vector Array(Float32) CODEC(NONE) ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (id) ``` O `id` é apenas um inteiro incremental. Os atributos adicionais podem ser usados em predicados para compreender a busca por similaridade vetorial combinada com pós-filtragem/pré-filtragem, conforme explicado na [documentação](/pt-BR/reference/engines/table-engines/mergetree-family/annindexes) ### Carregue os dados Para carregar os dados de todos os arquivos `Parquet`, execute a seguinte instrução SQL: ```sql theme={null} INSERT INTO laion_5b_100m SELECT * FROM s3('https://clickhouse-datasets.s3.amazonaws.com/laion-5b/laion5b_100m_*.parquet'); ``` O carregamento de 100 milhões de linhas para a tabela levará alguns minutos. Como alternativa, é possível executar instruções SQL individuais para carregar um número específico de arquivos / linhas. ```sql theme={null} INSERT INTO laion_5b_100m SELECT * FROM s3('https://clickhouse-datasets.s3.amazonaws.com/laion-5b/laion5b_100m_part_1_of_10.parquet'); INSERT INTO laion_5b_100m SELECT * FROM s3('https://clickhouse-datasets.s3.amazonaws.com/laion-5b/laion5b_100m_part_2_of_10.parquet'); ⋮ ``` ### Executar uma busca de similaridade vetorial por força bruta A busca KNN (k - Nearest Neighbours) ou busca por força bruta consiste em calcular a distância de cada vetor no conjunto de dados em relação ao embedding de busca e, em seguida, ordenar as distâncias para obter os vizinhos mais próximos. Podemos usar um dos vetores do próprio conjunto de dados como vetor de busca. Por exemplo: ```sql title="Query" theme={null} SELECT id, url FROM laion_5b_100m ORDER BY cosineDistance( vector, (SELECT vector FROM laion_5b_100m WHERE id = 9999) ) ASC LIMIT 20 O vetor na linha com id = 9999 é o embedding de uma imagem de um restaurante Deli. ``` ```response title="Response" highlight={24} theme={null} ┌───────id─┬─url───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ 1. │ 9999 │ https://certapro.com/belleville/wp-content/uploads/sites/1369/2017/01/McAlistersFairviewHgts.jpg │ 2. │ 60180509 │ https://certapro.com/belleville/wp-content/uploads/sites/1369/2017/01/McAlistersFairviewHgts-686x353.jpg │ 3. │ 1986089 │ https://www.gannett-cdn.com/-mm-/ceefab710d945bb3432c840e61dce6c3712a7c0a/c=30-0-4392-3280/local/-/media/2017/02/14/FortMyers/FortMyers/636226855169587730-McAlister-s-Exterior-Signage.jpg?width=534&height=401&fit=crop │ 4. │ 51559839 │ https://img1.mashed.com/img/gallery/how-rich-is-the-mcalisters-deli-ceo-and-whats-the-average-pay-of-its-employees/intro-1619793841.jpg │ 5. │ 22104014 │ https://www.restaurantmagazine.com/wp-content/uploads/2016/04/Largest-McAlisters-Deli-Franchisee-to-Expand-into-Nebraska.jpg │ 6. │ 54337236 │ http://www.restaurantnews.com/wp-content/uploads/2015/11/McAlisters-Deli-Giving-Away-Gift-Cards-With-Win-One-Gift-One-Holiday-Promotion.jpg │ 7. │ 20770867 │ http://www.restaurantnews.com/wp-content/uploads/2016/04/McAlisters-Deli-Aims-to-Attract-New-Franchisees-in-Florida-as-Chain-Enters-New-Markets.jpg │ 8. │ 22493966 │ https://www.restaurantmagazine.com/wp-content/uploads/2016/06/McAlisters-Deli-Aims-to-Attract-New-Franchisees-in-Columbus-Ohio-as-Chain-Expands-feature.jpg │ 9. │ 2224351 │ https://holttribe.com/wp-content/uploads/2019/10/60880046-879A-49E4-8E13-1EE75FB24980-900x675.jpeg │ 10. │ 30779663 │ https://www.gannett-cdn.com/presto/2018/10/29/PMUR/685f3e50-cce5-46fb-9a66-acb93f6ea5e5-IMG_6587.jpg?crop=2166,2166,x663,y0&width=80&height=80&fit=bounds │ 11. │ 54939148 │ https://www.priceedwards.com/sites/default/files/styles/staff_property_listing_block/public/for-lease/images/IMG_9674%20%28Custom%29_1.jpg?itok=sa8hrVBT │ 12. │ 95371605 │ http://www.restaurantmagazine.com/wp-content/uploads/2015/08/McAlisters-Deli-Signs-Development-Agreement-with-Kingdom-Foods-to-Grow-in-Southern-Mississippi.jpg │ 13. │ 79564563 │ https://www.restaurantmagazine.com/wp-content/uploads/2016/05/McAlisters-Deli-Aims-to-Attract-New-Franchisees-in-Denver-as-Chain-Expands.jpg │ 14. │ 76429939 │ http://www.restaurantnews.com/wp-content/uploads/2016/08/McAlisters-Deli-Aims-to-Attract-New-Franchisees-in-Pennsylvania-as-Chain-Expands.jpg │ 15. │ 96680635 │ https://img.claz.org/tc/400x320/9w3hll-UQNHGB9WFlhSGAVCWhheBQkeWh5SBAkUWh9SBgsJFxRcBUMNSR4cAQENXhJARwgNTRYcBAtDWh5WRQEJXR5SR1xcFkYKR1tYFkYGR1pVFiVyP0ImaTA │ 16. │ 48716846 │ http://tse2.mm.bing.net/th?id=OIP.nN2qJqGUJs_fVNdTiFyGnQHaEc │ 17. │ 4472333 │ https://sgi.offerscdn.net/i/zdcs-merchants/05lG0FpXPIvsfiHnT3N8FQE.h200.w220.flpad.v22.bffffff.png │ 18. │ 82667887 │ https://irs2.4sqi.net/img/general/200x200/11154479_OEGbrkgWB5fEGrrTkktYvCj1gcdyhZn7TSQSAqN2Yqw.jpg │ 19. │ 57525607 │ https://knoji.com/images/logo/mcalistersdelicom.jpg │ 20. │ 15785896 │ https://www.groupnimb.com/mimg/merimg/mcalister-s-deli_1446088739.jpg │ └──────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 20 rows in set. Elapsed: 3.968 sec. Processed 100.38 million rows, 320.81 GB (25.30 million rows/s., 80.84 GB/s.) ``` Anote a latência da consulta para que possamos compará-la com a latência da consulta do ANN (usando índice vetorial). Com 100 milhões de linhas, a consulta acima sem um índice vetorial pode levar alguns segundos ou minutos para ser concluída. ### Criar um índice de similaridade vetorial Execute a instrução SQL a seguir para definir e criar um índice de similaridade vetorial na coluna `vector` da tabela `laion_5b_100m`: ```sql theme={null} ALTER TABLE laion_5b_100m ADD INDEX vector_index vector TYPE vector_similarity('hnsw', 'cosineDistance', 768, 'bf16', 64, 512); ALTER TABLE laion_5b_100m MATERIALIZE INDEX vector_index SETTINGS mutations_sync = 2; ``` Os parâmetros e as considerações de desempenho para a criação do índice e a busca são descritos na [documentação](/pt-BR/reference/engines/table-engines/mergetree-family/annindexes). A instrução acima utiliza os valores 64 e 512, respectivamente, para os hiperparâmetros HNSW `M` e `ef_construction`. Você precisa selecionar cuidadosamente os valores ideais desses parâmetros, avaliando o tempo de compilação do índice e a qualidade dos resultados de busca correspondentes aos valores escolhidos. A compilação e o salvamento do índice podem até levar algumas horas para o conjunto de dados completo de 100 milhões, dependendo do número de núcleos de CPU disponíveis e da largura de banda do armazenamento. ### Execute a busca ANN Depois que o índice de similaridade vetorial tiver sido criado, as consultas de busca vetorial usarão automaticamente o índice: ```sql title="Query" theme={null} SELECT id, url FROM laion_5b_100m ORDER BY cosineDistance( vector, (SELECT vector FROM laion_5b_100m WHERE id = 9999) ) ASC LIMIT 20 ``` O primeiro carregamento do índice vetorial na memória pode levar alguns segundos/minutos. ### Gerar embeddings para consulta de Busca Os vetores de embedding do dataset `LAION 5b` foram gerados com o modelo `OpenAI CLIP` `ViT-L/14`. Um script Python de exemplo é fornecido abaixo para demonstrar como gerar programaticamente vetores de embedding usando as APIs do `CLIP`. O vetor de embedding de Busca é então passado como argumento para a função [`cosineDistance()`](/pt-BR/reference/functions/regular-functions/distance-functions#cosineDistance) na consulta `SELECT`. Para instalar o pacote `clip`, consulte o [repositório GitHub da OpenAI](https://github.com/openai/clip). ```python theme={null} import torch import clip import numpy as np import sys import clickhouse_connect device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = clip.load("ViT-L/14", device=device) # Buscar imagens que contenham tanto um cachorro quanto um gato text = clip.tokenize(["a dog and a cat"]).to(device) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text) np_arr = text_features.detach().cpu().numpy() # Insira as credenciais do ClickHouse aqui chclient = clickhouse_connect.get_client() params = {'v1': list(np_arr[0])} result = chclient.query("SELECT id, url FROM laion_5b_100m ORDER BY cosineDistance(vector, %(v1)s) LIMIT 100", parameters=params) # Escrever os resultados em uma página HTML simples que pode ser aberta no navegador. Alguns URLs podem ter se tornado obsoletos. print("") for r in result.result_rows: print("') print("") ``` O resultado da busca acima é exibido abaixo: Resultados da busca por similaridade vetorial