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Michael Lei · 十月 7

我们最近在向量搜索抢险体验计划中提供了新版的 InterSystems IRIS，新版本采用了新的基于分层可导航小世界 (HNSW) 索引算法的近似最近邻索引。这一新增功能可对大型向量数据集进行高效的近似最近邻搜索，从而显著提高查询性能和可扩缩性。

HNSW 算法旨在通过构建基于图形的结构来优化高维数据的向量搜索，从而更快地在大型向量集合中找到近似邻。无论您使用的是推荐系统、自然语言处理，还是其他机器学习应用，HNSW 都能显著缩短搜索时间，同时允许您调整准确度水平，但准确度提高的代价是查询时间变慢。

HNSW 的主要优点包括：

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表的图形显示

在这里，我们将说明如何以图形方式显示数据收集的结果。项目的输出将如下所示：

我使用的是本地计算机。如果你在服务器上，注意使用正确的 IP 地址。

首先，导入需要的三个类（注意，我们将晚些时候编辑它们）：

你可以使用 xml 并将其导入系统。