Pesquisas de Vetores mais Rápidas com Índice de Vizinho mais Próximo — agora disponível no Programa de Acesso Antecipado de Pesquisa de Vetores

Recentemente, disponibilizamos uma nova versão do InterSystems IRIS no Vector Search Early Access Program, apresentando um novo índice Approximate Nearest Neighbor baseado no algoritmo de indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Essa adição permite pesquisas altamente eficientes e aproximadas de vizinhos mais próximos em grandes conjuntos de dados vetoriais, melhorando drasticamente o desempenho e a escalabilidade da consulta.

O algoritmo HNSW foi projetado para otimizar a pesquisa vetorial para dados de alta dimensão, construindo uma estrutura baseada em gráfico, tornando mais rápido encontrar vizinhos aproximados em grandes coleções de vetores. Quer você esteja trabalhando com sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural ou outros aplicativos de aprendizado de máquina, o HNSW pode reduzir significativamente os tempos de pesquisa, permitindo que você ajuste o nível de precisão com a compensação de que maior precisão resulta em tempos de consulta mais lentos.

Os principais benefícios do HNSW incluem:

• Pesquisas mais rápidas, mesmo com o aumento do tamanho do conjunto de dados
• Redução da pegada de memória, mantendo alta precisão
• Integração perfeita com os recursos de pesquisa de vetores IRIS existentes

Como Começar 

A versão mais recente já está disponível por meio do nosso Programa de Acesso Antecipado do Vector Search. Para participar, inscreva-se aqui, baixe a nova versão e comece a testar. Seu feedback é essencial à medida que continuamos a aprimorar o Vector Search!

Incentivamos você a explorar as melhorias de desempenho e compartilhar suas ideias com a comunidade. Entre em contato comigo com quaisquer perguntas ou feedback que você tenha durante a fase de acesso antecipado.

Boa codificação!