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! ?
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。
**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 |
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。
✅ 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>
以上是大家好!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!