【Elasticsearch】HNSW

 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)是一种高效的近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor, ANN)搜索算法。它在大规模数据集上表现尤为出色,能够在保持高搜索精度的同时,显著提高搜索速度。HNSW通过构建多层图结构来加速搜索过程,使得在大规模数据集上进行k-最近邻搜索成为可能。

 

### HNSW的基本原理

 

1. **层次结构**:

   - HNSW构建一个多层图结构,每一层都包含一个子集的节点。

   - 最高层(Layer 0)包含所有节点,而较低的层逐渐减少节点数量。

   - 每个节点在不同层之间有连接,形成一个层次化的网络。

 

2. **搜索过程**:

   - 搜索从最高层开始,逐步向下层移动。

   - 在每层中,搜索算法会找到当前节点的最近邻节点,并继续向下一层搜索。

   - 通过这种方式,搜索过程可以快速缩小搜索范围,最终在最低层找到最接近的邻居。

 

### HNSW的主要参数

 

1. **`m` 参数**:

   - **含义**:每个节点在HNSW图中的最大连接数。

   - **默认值**:16

   - **调优建议**:

     - 较小的`m`值可以减少索引的大小,但可能会降低搜索精度。

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