hora wasm

霍拉瓦斯姆

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以WebAssembly方式對Hora Approximate Nearest Neighbor Search進行 Javascript 競價。

特徵

• 表現出色⚡️

  • SIMD 加速 (packed_simd)
  • 穩定的演算法實現
  • 多線程設計

• 多索引支持

  • 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) （使用 SIMD 的簡單實作）

• 可靠性

  • Rust編譯器保護所有程式碼
  • Rust為所有語言庫（例如Python lib管理的內存
  • 廣泛的測試覆蓋範圍

• 多距離支援？

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

• 有成效

  • 有據可查
  • 優雅簡潔的API，簡單易學

基準

作者aws t2.medium (CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2686 v4 @ 2.30GHz)更多信息

安裝

npm i horajs

例子

 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 ( ) ;
} ) ( ) ;

執照

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