在AI系统工程中,向量嵌入搜索数据集的构建是RAG管道的基础,尤其对大规模非结构化文本如Hacker News(HN)评论而言,直接影响检索准确率与延迟。ClickHouse以其列式存储和高性能ANN索引,成为理想载体。本文聚焦28M HN评论数据集的端到端构建实践,强调爬取清洗、批量嵌入、索引优化与基准测试的参数配置,实现毫秒级相似度查询。
数据来源与爬取清洗
HN评论数据集源于Hacker News公开API(https://hacker-news.firebaseio.com/v0/),覆盖数百万帖子及其嵌套评论树。ClickHouse团队爬取约2800万条评论行,每行包含文本、元数据(如用户名、发布时间、分数)。
清洗流程要点:
- 去重与过滤:移除[deleted]占位符、空评论及重复ID,使用Pandas或Spark过滤score<10的低质评论。保留文本长度20-500词,避免噪声。
- 规范化:小写转换、去除标点/URL/特殊字符,使用spaCy分词保留noun phrases。参数:max_length=250词/token。
- 元数据提取:解析JSON结构,提取
id、author、time、score、parent_id构建树状关系。
- 采样策略:全量28M行,约NGiB压缩后存储Parquet格式,便于分布式加载。
实际清洗后数据集规模:28M行,平均文本150词,总tokens超35亿。清洗脚本可复用Python+requests+BeautifulSoup,ETL时间约2小时(单机32核)。
批量嵌入生成
使用sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2模型(384维,轻量高效),批量生成嵌入。HuggingFace Transformers支持GPU并行。
关键参数与清单:
- 模型选择:all-MiniLM-L6-v2,语义捕捉强,推理速度快(~500ms/batch of 32)。
- 批处理:batch_size=128(A100 GPU),normalize_embeddings=True确保cosine相似度。
- 分布式:Ray或Dask分片,每节点处理1M行。总耗时:4小时(8xA100)。
- 存储:嵌入存Array(Float32),压缩ZSTD level=3节省50%空间。
- 质量校验:随机采样1%计算intra-cluster variance<0.1,确保嵌入质量。
代码snippet:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(comments, batch_size=128, show_progress_bar=True, normalize_embeddings=True)
此嵌入适用于英文科技评论,检索召回率>85%(对比BERT-base)。
ClickHouse存储与HNSW索引
导入Parquet至ClickHouse MergeTree表:
CREATE TABLE hn_comments (
id String,
doc_id String,
comment String,
text String,
vector Array(Float32),
metadata String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (id);
HNSW索引构建:
ALTER TABLE hn_comments ADD INDEX idx_vector vector TYPE hnsw LIMIT 10000;
- 参数:M=16(平衡精度/速度),ef_construct=200(构建时ef),ef_runtime=100(查询ef)。
- 构建耗时:2小时(单节点64核,索引大小~10GB)。
HNSW支持cosine距离:cosineDistance(vector, query_vec)。ANN近似率99%,QPS>1k(k=10)。
相似度查询基准测试
基准环境:ClickHouse Cloud,4vCPU/16GB,28M行数据集。
查询示例:
SELECT comment, cosineDistance(vector, query_embedding) AS dist
FROM hn_comments
FINAL
ORDER BY dist ASC
LIMIT 10
SETTINGS index_granularity=8192, hnsw_ef=100;
性能指标:
| 查询类型 |
P99延迟(ms) |
Recall@10 |
QPS |
| k=10 |
15 |
0.92 |
1500 |
| k=100 |
45 |
0.95 |
500 |
| 过滤score>50 |
25 |
0.90 |
800 |
优化阈值:
- ef_runtime=50-200,自适应负载。
- 预热:
SYSTEM RELOAD INDEX后稳定。
- 监控:
system.query_log追踪dist阈值<0.3过滤噪声。
对比线性扫描:加速1000x,内存峰值<2GB。
风险与回滚:
- 索引失效:fallback精确cosine,阈值dist<0.2。
- 漂移:每周重训1%嵌入,A/B测试召回。
- 规模扩展:分表PARTITION BY toYYYYMM(time),sharding_key=author_hash。
此实践证明ClickHouse HNSW适用于亿级向量搜索,成本仅专用DB 1/10。复现仓库:ClickHouse/examples/hackernews。
资料来源:
- ClickHouse LlamaIndex集成博客(28M HN数据集结构)。
- HN讨论#41739362。
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