向量索引(vector index)是指通过某种数学模型,对向量构建的一种时间和空间上更高效的数据结构。借助向量索引,我们能够高效地查询与目标向量相似的若干个向量。
根据实现方式,ANNS 向量索引可以分为四大类:基于树的索引、基于图的索引、基于哈希的索引、基于量化的索引;Milvus 支持的索引有 FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_SQ8H、IVF_PQ、RNSG、HNSW & ANNOY.....这些索引该怎么选择?🤔 每种索引的优缺点又是什么?如果你有这些疑惑,欢迎来与我们聊聊!
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Zilliz 高级工程师,索引组 team leadC++ 好手,至今已有 10 年以上的 C++ 编程资历
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