안녕하세요 여러분!

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플랫폼에 첫 번째 기사를 게시하게 되어 기쁘고 이 훌륭한 개발자 커뮤니티의 일원이 될 수 있어서 기쁩니다! ?

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FAISS HNSW 기반 Node.js 벡터 데이터베이스가 출시되었습니다!

저는 고성능 FAISS 기반 Node.js 벡터 데이터베이스를 개발해 왔으며 마침내 이를 여러분과 공유하게 되어 기쁩니다! ?

? eada-cpu는 FAISS HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱스에 최적화되어 Node.js에서 직접 효율적인 KNN 검색이 가능합니다. Python 종속성이 필요합니다.

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벤치마크 결과

**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

? **CPU에 완전히 최적화되었습니다! **

이 벤치마크는 전적으로 CPU에서 실행되므로 GPU 가속이 필요하지 않은 표준 서버에 이상적입니다.

이를 통해 LLM RAG 애플리케이션, 추천 엔진 및 벡터 검색을 Node.js에서 효율적이고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다.

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주요 기능

✅ FAISS HNSW 지원 → 빠르고 정확한 KNN 검색

✅ 순수 Node.js → Python 종속성이 필요하지 않음

✅ Windows/Linux/macOS(Intel 및 ARM64)와 호환

✅ CMake 기반 시스템 구축 간편한 크로스 플랫폼 지원

✅ N-API 및 사전 구축 지원 → 다음 명령을 사용하여 쉽게 설치하세요.

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

위 내용은 안녕하세요 여러분!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!