https://entars.github.io/tags/ann/ Recent content in ANN on 南国遗梦的小站 Hugo -- gohugo.io zh-cn Haibo Huang Thu, 04 Jun 2026 16:11:20 +0800 https://entars.github.io/p/%E5%80%92%E6%8E%92%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%B4%A2%E5%BC%95/ Thu, 04 Jun 2026 16:11:20 +0800 https://entars.github.io/p/%E5%80%92%E6%8E%92%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%B4%A2%E5%BC%95/ <img src="https://entars.github.io/p/%E5%80%92%E6%8E%92%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%B4%A2%E5%BC%95/wallpaper.png" alt="Featured image of post 倒排文件索引" /><h2 id="1-要解决什么问题">1. 要解决什么问题 </h2><p>在向量检索（比如用 embedding 做相似性搜索）中，最朴素的做法是<strong>暴力搜索（Brute-force / Flat）</strong>：把查询向量和库中每一个向量做距离计算，取 Top-K。时间复杂度 O(N×D)，N 是向量总数，D 是维度。当 N 达到百万、亿级时，暴力搜索不可接受。</p> https://entars.github.io/p/%E5%88%86%E5%B1%82%E5%8F%AF%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%B0%8F%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%9B%BE/ Thu, 04 Jun 2026 12:47:03 +0800 https://entars.github.io/p/%E5%88%86%E5%B1%82%E5%8F%AF%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%B0%8F%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%9B%BE/ <img src="https://entars.github.io/p/%E5%88%86%E5%B1%82%E5%8F%AF%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%B0%8F%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%9B%BE/wallpaper.png" alt="Featured image of post 分层可导航小世界图" /><h2 id="1-背景与动机">1. 背景与动机 </h2><p>当数据（图片、音频、文本）被 Embedding 模型向量化后，如何从海量向量中快速找到最近邻是一个核心问题（<strong>最近邻问题</strong>），这个过程称为<strong>最近邻搜索</strong>（Nearest Neighbor Search）。</p>