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hora wasm

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1.0.0

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ホラワズム

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WebAssembly方式での、 Hora Approximate Nearest Neighbor Searchの Javascript 入札。

特徴

パフォーマンス⚡️
- SIMD アクセラレーション (packed_simd)
- 安定したアルゴリズムの実装
- マルチスレッド設計
複数のインデックスのサポート
- Hierarchical Navigable Small World Graph Index(HNSWIndex) (詳細)
- Satellite System Graph (SSGIndex) (詳細)
- Product Quantization Inverted File(PQIVFIndex) (詳細)
- Random Projection Tree(RPTIndex) (LSH、WIP)
- BruteForce (BruteForceIndex) (SIMD による単純な実装)
信頼性
- Rustコンパイラはすべてのコードを保護します
- Python libなどのすべての言語ライブラリのRustによって管理されるメモリ
- 幅広いテスト範囲
複数の距離をサポート?
- Dot Product Distance
- Euclidean Distance
- Manhattan Distance
- Cosine Similarity
生産的
- よく文書化されている
- エレガントでシンプルな API、習得が簡単

ベンチマーク

by aws t2.medium (CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2686 v4 @ 2.30GHz)詳細

インストール

npm i horajs

例

 import * as horajs from "horajs" ;

const demo = ( ) => {
    const dimension = 50 ;
    var bf_idx = horajs . BruteForceIndexUsize . new ( dimension ) ;
    // var hnsw_idx = horajs.HNSWIndexUsize.new(dimension, 1000000, 32, 64, 20, 500, 16, false);
    for ( var i = 0 ; i < 1000 ; i ++ ) {
        var feature = [ ] ;
        for ( var j = 0 ; j < dimension ; j ++ ) {
            feature . push ( Math . random ( ) ) ;
        }
        bf_idx . add ( feature , i ) ; // add point 
    }
    bf_idx . build ( "euclidean" ) ; // build index
    var feature = [ ] ;
    for ( var j = 0 ; j < dimension ; j ++ ) {
        feature . push ( Math . random ( ) ) ;
    }
    console . log ( "bf result" , bf_idx . search ( feature , 10 ) ) ; //bf result Uint32Array(10) [704, 113, 358, 835, 408, 379, 117, 414, 808, 826]
}

( async ( ) => {
    await horajs . default ( ) ;
    await horajs . init_env ( ) ;
    demo ( ) ;
} ) ( ) ;