horapy

heure

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Liaison Python pour la Hora Approximate Nearest Neighbor Search

Principales fonctionnalités

• Performant ⚡️

  • SIMD-accéléré (packed_simd)
  • Implémentation d'algorithme stable
  • Conception à plusieurs fils

• Prise en charge de plusieurs index

  • Hierarchical Navigable Small World Graph Index(HNSWIndex) (détail)
  • Satellite System Graph (SSGIndex) (détail)
  • Product Quantization Inverted File(PQIVFIndex) (détail)
  • Random Projection Tree(RPTIndex) (LSH, WIP)
  • BruteForce (BruteForceIndex) (implémentation naïve avec SIMD)

• Portable

  • Prise en charge no_std (WIP, partiel)
  • Prise en charge Windows , Linux et OS X
  • Prise en charge IOS et Android (WIP)
  • Pas de dépendance lourde, type BLAS

• Fiabilité

  • Le compilateur Rust sécurise tout le code
  • Mémoire gérée par Rust
  • Large couverture de tests

• Prise en charge de plusieurs distances ?

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

• Productif

  • Bien documenté
  • API élégante et simple, facile à apprendre

Référence

par aws t2.medium (CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2686 v4 @ 2.30GHz) plus d'informations

Installation

pip install horapy

Exemple

 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

Licence

L'intégralité du dépôt est sous licence Apache.