“当只搜索一个查询时,efConstruction和搜索时间。当使用较低的M值时,对于不同的efConstruction值,搜索时间几乎保持不变 内存使用情况 最后,HNSW索引的内存使用情况也是一个重要考量: “使用Sift1M数据集增加M值时的内存使用情况。efSearch和fConstruction对内存使用没有影响 efSearch和efConstruction不影响内存使用,而M...
我们的efConstruction值必须在我们通过index.add(xb)构造索引之前设置,但是efSearch值可以在搜索之前随时设置。 先来看看召回性能; 各种M, efConstruction和efSearch参数的Recall@1性能。 较高的M和efSearch值会对召回性能产生很大的影响——而且很明显,需要一个合理的efConstruction值。我们还可以增加efConstruction以在...
vec.create_embedding_index(client.HNSWIndex(m=16, ef_construction=64, ef_search=10))此扩展示例设置m、ef_construction和ef_search参数以自定义 HNSW 索引。此处，m 控制索引中每个元素的最大连接数，ef_construction调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性，而ef_search影响搜索时间精度。克服 HNSW ...
ob_hnsw_ef_search 用于设置在进行向量索引查询时,HNSW 算法在每一层图中检索的邻居点数量。该变量值越大,算法会探索更多的邻居点,增加找到真实最近邻的机会,从而提高搜索准确度,但同时搜索时间也会增加。 说明 该变量从 V4.3.3 版本开始引入,只支持 MySQL 租户。 属性描述 参数类型 unit 默认值 64 取值范围 ...
搜索阶段(Search) 初始化:从入口点开始,选择一个起始点ep和查询点q。 选择层级:确定从哪一层开始搜索,通常是最高层。 搜索邻居:在选定的层级,使用策略(如 SELECT-NEIGHBORS-HEURISTIC)搜索查询点q的最近邻点,这个过程中会使用到参数efSearch。
此扩展示例设置m、ef_construction和ef_search参数以自定义 HNSW 索引。此处，m 控制索引中每个元素的最大连接数，ef_construction调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性，而ef_search影响搜索时间精度。克服 HNSW 限制 虽然 HNSW 是向量数据库中首选的索引，但其内存密集型会给处理大数据集的开发人员带来...
SEARCH LAYER算法的功能是在给定一个节点q和起始查询节点eq、查询的层lc的情况下,查找出 节点q在层lc下的ef个最近邻。 查询步骤: 首先根据ep 初始化visited set V, candidate set C, 以及动态最近邻W 当candidate set 不为空的时候执行: 2.1) 从candidate set C中选取离q最近的点c, 2.2) 从动态最近...
ob_hnsw_ef_search 用于设置在进行向量索引查询时,HNSW 算法在每一层图中检索的邻居点数量。该变量值越大,算法会探索更多的邻居点,增加找到真实最近邻的机会,从而提高搜索准确度,但同时搜索时间也会增加。 说明 该变量从 V4.3.3 版本开始引入,只支持 MySQL 租户。 属性描述 参数类型 unit 默认值 64 取值范围 ...
efSearch = 32# number of entry points (neighbors) we use on each layerefConstruction = 32# number of entry points used on each layer# during constructionindex.hnsw.efConstruction = efConstruction index.hnsw.efSearch = efSearch index.add(xb) ...
此扩展示例设置m、ef_construction和ef_search参数以自定义 HNSW 索引。此处,m 控制索引中每个元素的最大连接数,ef_construction调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性,而ef_search影响搜索时间精度。 克服HNSW 限制 虽然HNSW 是向量数据库中首选的索引,但其内存密集型会给处理大数据集的开发人员带来障碍。