hora wasm

호라와즘

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WebAssembly 방식으로 Hora Approximate Nearest Neighbor Search 위한 Javascript 입찰입니다.

특징

• 성능 ⚡️

  • SIMD 가속(packed_simd)
  • 안정적인 알고리즘 구현
  • 다중 스레드 설계

• 다중 인덱스 지원

  • Hierarchical Navigable Small World Graph Index(HNSWIndex) (세부 사항)
  • Satellite System Graph (SSGIndex) (세부정보)
  • Product Quantization Inverted File(PQIVFIndex) (세부사항)
  • Random Projection Tree(RPTIndex) (LSH, WIP)
  • BruteForce (BruteForceIndex) (SIMD를 사용한 순진한 구현)

• 신뢰할 수 있음

  • Rust 컴파일러는 모든 코드를 보호합니다.
  • Python lib 와 같은 모든 언어 라이브러리에 대해 Rust 에서 관리하는 메모리
  • 광범위한 테스트 범위

• 다중 거리 지원 ?

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

• 생기게 하는

  • 잘 문서화되어 있음
  • 우아하고 간단한 API, 배우기 쉽습니다.

기준

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

설치

npm i horajs

예

 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 ( ) ;
} ) ( ) ;

특허

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