但NSW没有采用德劳内三角剖分法来构成德劳内三角网图,原因之一是德劳内三角剖分构图算法时间复杂度太高,换句话说,构图太耗时。原因之二是德劳内三角形的查找效率并不一定最高,如果初始点和查找点距离很远的话我们需要进行多次跳转才能查到其临近点,需要“高速公路”机制(Expressway mechanism, 这里指部分远点之间拥有线段...
在向量检索过程中,HNSW算法首先选择最高层的任意节点,然后通过NSW图检索到局部最小值,紧接着,相同的流程在下一层重复,逐步逼近目标节点,直到找到最接近查询向量的节点。 通过这一方法,HNSW算法不必检索那些离查询点较远的相关度较低的元素,进而增加了检索的效率。这也导致了HNSW并不适用于精确匹配,因为HNSW在搜索过...
而要解决这个问题,可以有多种实现方法,这里所要说的HNSW算法就是目前比较常用的一种搜索算法,它算是其前作NSW算法的一个升级版本,但是两者的本质都是基于一个朴素的思路,就是通过图连接的方式给所有的N个候选元素事先地定义好一个图连接关系,从而可以将前述的算法复杂度当中的N的部分给减小掉,从而优化整体的检...
1. HNSW图索引算法的基本概念 HNSW(Hierarchical Navigable Small World graphs)是一种用于近似最近邻搜索的图索引算法。它通过构建一个分层的、具有小世界特性的图结构,使得在图中可以快速找到给定查询点的近似最近邻。HNSW算法特别适用于高维数据上的快速最近邻搜索。 2. HNSW算法的工作原理和主要步骤 HNSW算法的工作...
分层可导航小世界图（HNSW）HNSW（Hierarchical Navigable Small World）图即分层可导航小世界图，是一种用于在高维空间中进行近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search, ANN）的数据结构和算法，在向量数据库等领域有着广泛应用HNSW图的设计灵感来源于小世界网络理论。在小世界网络中，大多数节点彼此并不相邻...
向量数据库HNSW算法 向量数据库构建好embedding后,需要通过相关算法进行检索,它常用到的相似性搜索算法有HNSW,HNSW算法是NSW算法改进而来,它是属于ANN算法中不同类别的图类别中的一种。 节点与节点之间的连接方式可以形成3类图:正则图,随机图,正则和随机结合图(小世界),如下图1:...
要了解 HNSW 算法的工作原理，需要仔细研究其原理、它从跳跃列表中获得的灵感以及它如何引入长边来克服传统图索引挑战。HNSW 的原理 HNSW 利用图结构来组织数据，以反映数据点之间固有的相似性，形成可导航的小世界网络。指导这种结构的原则是最小化图中任意两点之间的路径长度，确保每个点都可以通过少量跳跃从任何其他...
层次化可导航小世界(HNSW)图是向量相似性搜索中表现最佳的索引之一。HNSW 技术以其超级快速的搜索速度和出色的召回率,在近似最近邻(ANN)搜索中表现卓越。尽管 HNSW 是近似最近邻搜索中强大且受欢迎的算法,但理解其工作原理并不容易。 本文旨在揭开 HNSW 的神秘面纱,并以易于理解的方式解释这种智能算法。在文章的最后...
HNSW,即Hierarchical Navigable Small World graphs(分层-可导航-小世界-图)的缩写,可以说是在工业界影响力最大的基于图的近似最近邻搜索算法(Approximate Nearest Neighbor,ANN),没有之一[1]。HNSW 是一种非常流行和强大的算法,具有超快的搜索速度和出色的召回率。
嵌入向量（Embedding Vectors）：通过大模型将文本、图像等数据映射为高维向量（如768维）相似性度量（Similarity Metrics）：余弦相似度、欧氏距离、内积等 索引结构（Indexing）：HNSW、IVF-PQ、LSH等高效检索算法 类比理解：传统图书馆 → 向量数据库 书籍分类编号 → 向量索引 读者查找书籍 → 相似性...