Hallo zusammen! ?
Ich freue mich, meinen ersten Artikel auf der Plattform zu veröffentlichen und Teil dieser großartigen Entwickler-Community zu sein! ?
? 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.
? 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 |
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.
? 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:
npm i eada-cpu
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHallo zusammen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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