Baradb/docs/ar/vector.md

محرك البحث المتجهي

فهارس HNSW و IVF-PQ للبحث عن التشابه.

الاستخدام

import barabadb/vector/engine

var idx = newHNSWIndex(dimensions = 128)
idx.insert(1, @[1.0'f32, 0.0'f32, ...], {"category": "A"}.toTable)

let results = idx.search(queryVector, k = 10)

أنواع الفهارس

HNSW

رسم بياني Small World قابل للملاحة هرمي للبحث عن أقرب الجيران.

var hnsw = newHNSWIndex(
  dimensions = 128,
  m = 16,
  efConstruction = 200,
  efSearch = 100
)

IVF-PQ

فهرس ملف مقلوب مع تكميم المنتج.

var ivfpq = newIVFPQIndex(
  dimensions = 128,
  numCentroids = 256,
  subQuantizers = 8
)

مقاييس المسافة

المقياس	الوصف
cosine	تشابه جيب التمام
euclidean	مسافة L2
dotproduct	تشابه المنتج النقطي
manhattan	مسافة L1

التكميم

let scalar = scalarQuantize(data, bits = 8)
let pq = productQuantize(data, subVectors = 8, bits = 8)

تسريع SIMD

import barabadb/vector/simd

let dist = simdCosineDistance(vec1, vec2)