Jina AI x 开源之夏｜近似最近邻搜索算法HNSW的改进与优化

最新推荐文章于 2025-01-22 16:35:28 发布
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Jina AI的开源项目AnnLite利用HNSW实现向量搜索，通过改进和优化HNSW算法以提高效率和减少内存占用。该项目由叶坚白在开源之夏中贡献，他将向量量化集成到HNSW，以提升搜索性能。未来计划进一步优化搜索效果和资源利用率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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Jina AI 的开源向量索引产品 AnnLite 的核心近似搜索算法是基于 HNSW 来实现，并在此基础上提供了更加丰富的功能（例如支持前置过滤近似查询）。为了使得 AnnLite 能够具备更强的竞争力和实际应用价值，我们对 HNSW 算法进行了改进和优化。

10 月 26 日晚 7:00，我们邀请到了负责本优化项目的叶坚白，来分享《近似最近邻搜索算法 HNSW 的改进与优化》。

作者介绍

叶坚白 Jina AI 开源社区 AnnLite 贡献者，本硕就读于中国科学技术大学大数据学院。 

分享项目简介

项目名称：近似最近邻搜索算法 HNSW 的改进与优化

项目描述：针对海量向量数据的搜索，无论是工业界还是学术界都做了大量的研究。由于精确的向量搜索在海量数据的场景下搜索时间过长，所以目前的常见做法，是在向量上建立近似搜索索引。学术上我们称之为近似最近邻搜索 ANN (Approximate Nearest Neighbor Search) 问题，通常都是通过牺牲搜索精度来换取时间和空间的方式，从大量样本中获取最近邻。

根据 Benchmark 上 ANN 算法的基准测试结果，基于图结构的 HNSW 算法在查询速

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