horapy

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Enlace de Python para la Hora Approximate Nearest Neighbor Search

Características clave

• Artista ⚡️

  • Acelerado por SIMD (packed_simd)
  • Implementación de algoritmo estable
  • Diseño de múltiples hilos

• Soporte de múltiples índices

  • Hierarchical Navigable Small World Graph Index(HNSWIndex) (detalle)
  • Satellite System Graph (SSGIndex) (detalle)
  • Product Quantization Inverted File(PQIVFIndex) (detalle)
  • Random Projection Tree(RPTIndex) (LSH, WIP)
  • BruteForce (BruteForceIndex) (implementación ingenua con SIMD)

• Portátil

  • Soporte no_std (WIP, parcial)
  • Compatible con Windows , Linux y OS X
  • Compatible con IOS y Android (WIP)
  • Sin gran dependencia, como BLAS

• Fiabilidad

  • El compilador Rust protege todo el código
  • Memoria gestionada por Rust
  • Amplia cobertura de pruebas

• ¿Soporte para múltiples distancias ?

  • Dot Product Distance
  • Euclidean Distance
  • Manhattan Distance
  • Cosine Similarity

• Productivo

  • Bien documentado
  • API elegante y sencilla, fácil de aprender.

Punto de referencia

por aws t2.medium (CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2686 v4 @ 2.30GHz) más información

Instalación

pip install horapy

Ejemplo

 import numpy as np
from horapy import HNSWIndex

dimension = 50
n = 1000

# init index instance
index = HNSWIndex ( dimension , "usize" )

samples = np . float32 ( np . random . rand ( n , dimension ))
for i in range ( 0 , len ( samples )):
    # add node
    index . add ( np . float32 ( samples [ i ]), i )

index . build ( "euclidean" )  # build index

target = np . random . randint ( 0 , n )
# 410 in Hora ANNIndex <HNSWIndexUsize> (dimension: 50, dtype: usize, max_item: 1000000, n_neigh: 32, n_neigh0: 64, ef_build: 20, ef_search: 500, has_deletion: False)
# has neighbors: [410, 736, 65, 36, 631, 83, 111, 254, 990, 161]
print ( "{} in {} n has neighbors: {}" . format (
    target , index , index . search ( samples [ target ], 10 )))  # search

Licencia

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