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HNSWアルゴリズム入門:高速な類似検索の仕組み - Qiita

例えば、100万件の128次元ベクトルデータを検索する場合、全探索では数秒かかるところ、HNSWでは数ミリ... 例えば、100万件の128次元ベクトルデータを検索する場合、全探索では数秒かかるところ、HNSWでは数ミリ秒で結果が得られます。しかも、その精度は95%以上を保つことができるのです。 IVF(Inverted File Index)とHNSWの比較 IVFは特にFAISS(Facebook AI Similarity Search)ライブラリで広く使われている手法で、HNSWと並んで人気のある近似最近傍探索アルゴリズムです。両者の比較を詳しく見てみましょう。 IVFの基的な仕組み IVFは以下のステップで動作します: クラスタリング:すべてのデータをk-means等のアルゴリズムで複数のクラスタ(バケット)に分類します 転置インデックス作成:各クラスタにどのデータが含まれるかを記録します 検索時: クエリに最も近いクラスタを特定します そのクラスタ内(または複数の近いクラスタ内)のデータ

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  • lEDfm4UE2025年05月23日 lEDfm4UE
  • snaka722025年04月02日 snaka72
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