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...
但当查询数量增加时,即使是小的efConstruction值变化也可能导致搜索时间的显著增加。 如果查询任务主要是低频的,增加efConstruction参数可以提高召回率,而对搜索时间的影响很小,特别是在使用较低的M值时。 “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...
HNSW算法通过使用多层次图结构,在速度和准确性之间提供了创新的解决方案。通过结合跳表和NSW图,HNSW实现了快速、近似的搜索,可以有效处理海量数据集此外,通过微调超参数(如M、efConstruction和efSearch),我们可以允根据每个应用所需的搜索速度、准确性和内存消耗这三者之间进行权衡优化。实际使用中,我们可以将HNSWlib集成...
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 ...
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...
1. efConstruction:这是HNSW算法在构建索引时的参数,表示在构建索引时使用的最近邻列表的大小。这个参数会影响到索引的构建时间和空间复杂度。 2. M:这个参数表示每个节点最多可以有的子节点数量。较大的M值会增加索引的构建时间和空间复杂度,但可以加快搜索速度。 3.dim:这个参数表示数据的维数。对于高维数据,使用...
ef值增加到efConstruction(我们设置的参数),意味着将返回更多的最近邻顶点。在第二阶段,这些最近邻顶点成为与新插入的元素 q 的链接的候选顶点,也是下一层的入口点。 从这些候选顶点中选择M个邻居作为链接 - 最简单的选择标准是选择最接近的向量。 经过多次迭代之后,当添加链接时,还会考虑两个参数:M_max(定义一...
efConstruction:构建阶段中,用于搜索邻居的候选节点数。 efSearch:搜索阶段中,用于搜索邻居的候选节点数。 mL:层级选择的归一化因子,影响新节点被分配到的层级。 HNSW 算法的关键在于通过分层结构和有效的邻居搜索策略,实现了近似最近邻搜索的高效性。在构建和搜索过程中,算法需要平衡邻居数、搜...
2. efConstruction参数,这个参数控制在构建索引时每个节点中需要存储的候选邻居数量。增大这个参数可以提高索引的质量,但会增加建立索引的时间。 3. efSearch参数,在搜索时控制每个节点需要访问的邻居节点数量。增大这个参数可以提高搜索的准确性,但会增加搜索的时间。 4. 索引维度,索引维度是指特征向量的维度,需要根据...