index.hnsw.max_level #4# 层级(或层次)现在已填充 levels=faiss.vector_to_array(index.hnsw.levels)np.bincount(levels)#array([0,968746,30276,951,26,1],dtype=int64) 此时,可以看到图的层级从0到4,正如max_level所描述的那样。levels数组展示每个层上的顶点分布情况。此外,还可以识别出哪个向量是作为图...
关键参数: M(每个节点的连接数):控制图中每个节点连接的邻居数量。数值越高,准确性越高,但内存消耗也越大。 efConstruction 和efSearch:分别控制索引构建和搜索过程中的探索深度。数值越高,搜索准确性越好,但计算量也更大。 创建两个 HNSW 索引 —— HNSWFlat 和HNSWSQ(标量量化)来对比性能: # HNSWFlat 是...
缺点:构建索引极慢,占用内存极大(是Faiss中最大的,大于原向量占用的内存大小) 参数:HNSWx中的x为构建图时每个点最多连接多少个节点,x越大,构图越复杂,查询越精确,当然构建index时间也就越慢,x取4~64中的任何一个整数。 使用情况:不在乎内存,并且有充裕的时间来构建index 构建方法: 总结 Faiss的检索方式并非精...
参数:HNSWx中的x为构建图时每个点最多连接多少个节点,x越大,构图越复杂,查询越精确,当然构建index时间也就越慢,x取4~64中的任何一个整数。 使用情况:不在乎内存,并且有充裕的时间来构建index 构建方法: dim, measure = 64, faiss.METRIC_L2 param = 'HNSW64' index = faiss.index_factory(dim, param, ...
对于具有更高维度的大型数据集 — HNSW图是可以使用的表现得最好的索引之一。 实现HNSW 要在Faiss中构建和搜索一个平面HNSW索引,所需要的只是IndexHNSWFlat: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # # 设置HNSW索引参数M=64# 每个顶点的邻居数量 ...
IndexHNSW的参数: m:表示图中邻居的个数,m值越大,结果越精确,但占用内存更多; efConstruction : add阶段的搜索深度; efSearch : 查询阶段的搜索深度; IndexLSH 目前最流行的cell-probe 方法是逻辑敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing method),这类算法有两个弊端: ...
3.索引结构：如HNSW和NSG等索引结构，在原始向量之上添加索引，提高搜索效率。4.GPU加速：支持单个和多个GPU环境，提供自动内存管理，能显著提升计算速度。三、核心算法集 大规模密集向量相似度搜索和聚类库（FAISS）应用的核心算法集主要包括向量量化算法、近邻搜索算法和聚类算法：1.向量量化算法 乘积量化（Product ...
HNSW索引是基于图的索引类型,类似于KNN(K最近邻)方法,可以快速地查找相似的向量。 5.压缩 Faiss中的向量压缩技术可以将空间占用降至最小,从而提高检索速度。压缩技术可以帮助您将数据集压缩到指定大小,并在不影响召回率和精度的情况下更快地检索相似向量。但是,在一些情况下,向量压缩可能会影响召回率和精度。 总结...
HNSW(Hierarchical Navigable Small World graphs):基于小世界图的索引方法,适用于快速近似最近邻搜索。 这些索引结构可以单独使用,也可以组合使用,如IVF-PQ就是一种常见的组合索引,能够在保证检索精度的同时,显著提升检索速度。 GPU加速 Faiss充分利用了GPU的强大并行计算能力,通过GPU加速,在处理大规模数据时,检索速度得...