#近邻搜索

pgvector是Postgres的开源扩展,为向量相似度搜索提供支持。它能在Postgres数据库中存储和查询向量数据,支持精确和近似最近邻搜索,兼容多种向量类型和距离度量。pgvector继承了Postgres的ACID事务和时间点恢复等特性,为向量搜索提供了可靠的解决方案。

PyNNDescent是一个基于Python的近似最近邻搜索库。该库采用最近邻下降算法构建k近邻图，结合随机投影树初始化，支持多种距离度量方式。PyNNDescent提供简洁的API接口，可与scikit-learn良好集成，适用于高精度(80%-100%)的近似最近邻搜索需求。在性能基准测试中，PyNNDescent展现出优异表现，是一个兼具速度和灵活性的ANN解决方案。

ann-benchmarks是一个开源的高维近似最近邻(ANN)搜索算法评估平台。该项目提供预生成数据集、Docker容器和测试套件,支持对多种ANN算法进行客观的基准测试。目前已包含Annoy、FAISS、NMSLIB等主流算法,并通过性能对比结果和可视化图表展示各算法特性。研究人员和工程师可基于此平台选择适合特定场景的ANN算法,推动相关技术的优化和应用。