Show HN: Vicinity – 빠르고 가벼운 유연한 백엔드를 갖춘 최단 거리 검색
- 기사 제목: Show HN: Vicinity – Fast, Lightweight Nearest Neighbors with Flexible Back Ends
- Vicinity 소개: 가벼운 종속성의 벡터 저장 소
- 기능:
- 단순하고 직관적인 인터페이스 제공
- 다양한 백엔드와 평가 지원
- 일관된 인터페이스 제공을 통해 다양한 인덱싱 방법과 거리 측정 방식 실험 가능
- 서로 다른 백엔드의 성능을 평가하는 간단한 방법 제공
- 주요 특징:
- 가벼운 의존성 및 빠른 성능
- 유연한 백엔드 지원
- 직렬화 기능: 벡터 저장소 저장 및 로드 가능
- 성능 평가 기능
- 사용하기 쉬운 API
- 지원되는 백엔드:
- BASIC: 단순 플랫 인덱스
- HNSW: 계층적 내비게이션 소형 월드 그래프
- USEARCH: 최적화된 HNSW 알고리즘 사용
- ANNOY: 근사 최근접 이웃 검색용
- PYNNDescent: PyNNDescent를 이용한 검색
- FAISS: 모든 FAISS 인덱스 지원
- 제한 사항:
- 동적 삭제를 지원하지 않음 (인덱스를 재생성해야 함)
- 삽입 지원 백엔드: FAISS, HNSW, Usearch
- BASIC 백엔드는 삽입 및 삭제 모두 지원
- 설치 방법:
- 기본 패키지 설치:
pip install vicinity
- 모든 백엔드 설치:
pip install vicinity[all]
- 특정 백엔드 설치:
pip install vicinity[annoy]
,pip install vicinity[faiss]
,pip install vicinity[hnsw]
,pip install vicinity[pynndescent]
,pip install vicinity[usearch]
- 기본 패키지 설치:
- 라이선스: MIT
4github.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.