【AI人工智能】向量数据库:第二节

【AI人工智能】向量数据库:第二节

主流向量数据库

3.1 HNSW算法详解

3.1.1 算法设计基础

跳表(Skip List)是一种概率性平衡数据结构,通过多层链表加速搜索。最底层(L0)包含所有元素,上层每层以概率递减的方式抽样节点。查询时从最高层开始,通过“向右比较→降层”的机制减少访问节点数。

可导航小世界(Navigable Small World, NSW)通过构建兼具局部紧密连接和全局长距离跳跃的图结构实现高效搜索。其特点在于:

  • 短边保证局部搜索精度
  • 长边实现跨区域快速导航
3.1.2 HNSW核心架构

HNSW(Hierarchical Navigable Small World)融合跳表与NSW思想,构建多层图结构:

  1. 分层设计:顶层包含最少节点,随层级下降节点密度增加
  2. 动态插入:新节点随机分配最大层数,按指数衰减分布(类似跳表)
  3. 搜索路径:从顶层开始逐层细化,每层采用贪婪算法寻找近邻

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🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人方向学习者 ❄️个人专栏:《coze智能体开发平台》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、业务逻辑节点 * 1.1 选择器节点 * 1.2 意图识别节点 * 1.3 循环节点 * 1.4 批处理节点 * 1.5 变量聚合节点 * 1.6 代码节点 * 1.6.1 JSON? * 1.6.2 python异步编程 * 1.7 数据库节点 * 1.7.1 新增数据节点 * 1.7.2