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大家好!

Linda Hamilton
Linda Hamilton原創
2025-01-22 22:47:12658瀏覽

hi everyone!

大家好! ?

很高興在平台上發布我的第一篇文章,也很高興能成為這個優秀的開發者社群的一員! ?


? 以FAISS HNSW為基礎的Node.js向量資料庫來了!

我一直在開發一個高效能的基於FAISS的Node.js向量資料庫,我很高興終於可以與大家分享它! ?

? eada-cpu針對FAISS HNSW(分層可導航小世界)索引進行了優化,允許在Node.js中直接進行高效的KNN搜索,無需Python依賴。


? 基準測試結果

**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
? **針對CPU進行了全面最佳化! **

此基準測試完全在CPU上運行,使其成為無需GPU加速的標準伺服器的理想選擇。

這使得LLM RAG應用程式、推薦引擎和向量搜尋能夠在Node.js中高效且經濟地運行。


? 主要特性

支援FAISS HNSW → 高速、精確的KNN搜尋

純Node.js → 無Python依賴

相容Windows / Linux / macOS(Intel和ARM64)

CMake為基礎的建置系統,方便跨平台支援

N-API和預先建置支援 → 使用下列指令輕鬆安裝:

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

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