首先要申明一下FilterDiskANN的局限,它无法支持任意复杂的过滤条件,而只能支持简单枚举型条件,可以支持多个条件的OR,但是不支持AND,简单来说,可以理解成每个节点上带了一个取值范围是[0,1,...N]的label,FilterDiskANN可以支持 query(neighborhood(p) \space and \space label=m_1 \space [ or \space label =...
DiskAnn的核心思想是将向量索引和近似搜索有机结合,以实现高效的大规模向量检索。该方案采用多级索引结构,将原始向量空间划分为多个子空间,并利用近似最近邻算法在每个子空间中进行初步检索。同时,DiskAnn还采用局部敏感哈希(LSH)技术,将高维向量降维为低维哈希码,进一步压缩索引空间并提高检索效率。 DiskAnn的主要优势体现...
“DiskANN: Fast Accurate Billion-point Nearest Neighbor Search on a Single Node” [1]是 2019 年发表在 NeurIPS 上的论文。该文提出了一种基于磁盘的 ANN 方案,该方案可以在单个 64 G 内存和足够 SSD 的机器上对十亿级别的数据进行索引、存储和查询, 并且能够满足大规模数据 ANNS 的三个需求: 高召回、低...
#include<diskann/diskann.h>intmain() {// 初始化参数std::string index_dir="/path/to/index";diskann::QueryOptions options;options.num_threads=4;// 设置查询线程数options.distance_type=diskann::DistanceType::ANGULAR;// 设置距离度量类型options.index_directory=index_dir;// 加载索引diskann::Index<...
DiskANN是一种基于磁盘的ANNS(Adaptive Neuro-fuzzy Inference System)解决方案,它通过在磁盘上存储神经网络模型和推理规则来提高处理速度。这种方案特别适合于亿级数据集的处理,因为它可以在不牺牲计算资源的情况下实现高召回率和高QPS(Queries Per Second)。 DiskANN的主要优点是它的内存占用较低,因为所有的神经网络...
将导入的向量数据写入分布式文件系统的本地缓存，由所述分布式文件系统对所述本地缓存的向量数据进行对象存储；步骤S2：所述DiskANN服务在接收到对所述DiskANN对象的构建请求之后，从所述分布式文件系统读取所述DiskANN对象的向量数据，并为所述向量数据构建图索引；步骤S3：所述DiskANN服务将构建的图索引写入所述分布式...
金融界于2025年1月18日报道,北京九章云极科技有限公司日前申请了一项名为“智能计算中心算力资源的支持加速缓存的方法及装置”的专利,旨在提高其DiskANN(Distributed Approximate Nearest Neighbor)服务的数据读写速度。这项专利的申请显示了九章云极在智能计算领域持续创新的决心,以及对提升计算效率的深刻理解。该公司的研...
DiskANN: Vector Search for Web Scale Search and Recommendation 概述 人员 论文与出版物 下载 研究组 研究组 Machine Learning and AI | India We work on various aspects of data-driven algorithms including fast machine learning algorithms that can learn from large...
DiskANN is a graph-based indexing and search system that performs fast and accurate approximate nearest neighbor (ANN) search atany-scale. It primarily uses an SSD-based index to scale to an order of magnitude more points compared to in-memory indices, while still retaininghigh QPS and low la...
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