【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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