horapy

洞天

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用於Hora Approximate Nearest Neighbor Search的 Python 綁定

主要特點

• 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）

• 便攜的

  • 支援no_std （WIP，部分）
  • 支援Windows 、 Linux和OS X
  • 支援IOS和Android （WI）
  • 沒有嚴重依賴，例如BLAS

• 可靠性

  • Rust編譯器保護所有程式碼
  • Rust管理的記憶體
  • 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

pip install horapy

例子

 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

執照

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