Hallo zusammen!

Hallo zusammen! ?

Ich freue mich, meinen ersten Artikel auf der Plattform zu veröffentlichen und Teil dieser großartigen Entwickler-Community zu sein! ?

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? Die auf FAISS HNSW basierende Node.js-Vektordatenbank ist da!

Ich habe eine leistungsstarke FAISS-basierte Node.js-Vektordatenbank entwickelt und freue mich, sie endlich mit Ihnen allen zu teilen! ?

? eada-cpu ist für den FAISS HNSW (Hierarchical Navigable Small World) Index optimiert und ermöglicht effiziente KNN-Suchen direkt in Node.js , nein Python-Abhängigkeit erforderlich.

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? Benchmark-Ergebnisse

**指标**	**数值**
**向量维度**	128
**向量数量**	7,000,000
**KNN搜索时间**	4.05 ms ?
**与FAISS-Python相比的性能**	快10% - 15%
**数据集大小**	~5GB
**索引时间**	1小时36分钟

? **Vollständig für CPU optimiert! **

Dieser Benchmark läuft vollständig auf der CPU und eignet sich daher ideal für Standardserver, die keine GPU-Beschleunigung benötigen.

Dadurch können LLM RAG-Anwendungen, Empfehlungs-Engines und Vektorsuchen effizient und kostengünstig in Node.js ausgeführt werden.

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? Hauptmerkmale

✅ Unterstützt FAISS HNSW → Schnelle, genaue KNN-Suche

✅ Pure Node.js → Keine Python-Abhängigkeit erforderlich

✅ Kompatibel mit Windows/Linux/macOS (Intel und ARM64)

✅ Auf CMake basierendes System erstellen für einfache plattformübergreifende Unterstützung

✅ N-API und vorgefertigte Unterstützung → Einfache Installation mit dem folgenden Befehl:

<code class="language-bash">npm i eada-cpu</code>

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHallo zusammen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!