当计算新增节点a的邻居时,如果邻居b,与已经加入的邻居c的距离,小于b与a的距离,那么b不加入邻居。 4. HNSW构造图 \quad\,\,layer=0层包含了数据集中的所有点 \quad\,\,layer=l层是以50%的概率随机从layer=l-1层中选择的点构成的。因此,最大层数为logN \quad\,\,在插入时,每个点会根据指数概率分布...
可知,HNSW 上每往下一步搜索,都是从 Candidate 中进行的,该部分的代码位于faiss/impl/HNSW.cpp其中的 search_from_candidates() 函数。其和 IDSelector 有关的内容如下: intsearch_from_candidates(constHNSW&hnsw,DistanceComputer&qdis,ResultHandler<C>&res,MinimaxHeap&candidates,VisitedTable&vt,HNSWStats&stats...
灵活的索引结构:Faiss支持多种索引结构,如HNSW(Hierarchical Navigable Small World)、IVF(Inverted Indexed Vector File)和PQ(Product Quantization),这些结构可以针对不同的数据和查询需求进行优化。HNSW适合于处理大规模数据集的近似最近邻搜索,而IVF和PQ则适用于需要高效存储和查询的场景。 GPU加速:Faiss利用GPU进行向量...
有时需要统计Faiss里图算法的距离计算次数,直接改库的代码比较麻烦,可以通过继承距离计算类和Flat类,然后传给图算法的构造函数,距离计算次数用全局变量来存储,具体代码如下(以HNSW为例): #include<faiss/IndexFlat.h>#include<faiss/IndexHNSW.h>#include<faiss/utils/distances.h>longlongtotal_dist;// 和faiss/In...
float* c, FINTEGER* ldc); }namespace faiss {using MinimaxHeap = HNSW::MinimaxHeap; using storage_idx_t = HNSW::storage_idx_t; using NodeDistFarther = HNSW::NodeDistFarther;HNSWStats hnsw_stats;/*** * add / search blocks of descriptors ***/namespace { /* Wrap...
A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. - faiss/faiss/IndexHNSW.cpp at 6c046992a71e672df504a0101cddf6f2f2e90601 · facebookresearch/faiss
HNSW 只支持顺序添加(不是add_with_ids),所以在这里再次使用 IDMap 作为前缀(如果需要)。 HNSW 不需要训练,也不支持从索引中删除矢量。 是否支持 GPU: no 如果有些担心内存:“…,Flat” “…” 表示必须事先执行数据集的聚类(如下所示)。 在聚类之后,“Flat”只是将向量组织到不同桶中,因此它不会压缩它们...
和我们在常见数据库里指定字段类型一样, Faiss 也能够指定数据类型,比如 IndexFlatL2、IndexHNSW、IndexIVF等二十来种类型,虽然类型名称看起来比较怪,和传统的字符串、数字、日期等数据看起来不大一样,但这些场景将能够帮助我们在不同的数据规模、业务场景下,带来出乎意料的高性能数据检索能力。反过来说,在不同的业务...
HNSW全称为Hierarchical Navigable Small World,这类索引会对索引数据生成图,在搜索时,会以尽快收敛到最近邻的方式浏览图。IndexHNSW以Flat Index的方式存储,以便快速访问database的向量。 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; ...
HNSW:一种基于图结构的索引,适用于需要高效近似最近邻搜索的场景。HNSW索引通过构建分层的NSW图来提高搜索效率。 综上所述,Faiss作为一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,在多个领域都有广泛的应用前景。通过合理的搭建和使用,可以充分发挥其性能优势,为大数据处理和分析提供有力支持。如果您还有其他关于Faiss的问题或...