Implementing HNSW (Hierarchical Navigable Small World) Vector Search in PHP

https://centamori.com/index.php?slug=hierarchical-navigable-small-world-hnsw-php&lang=en

#HackerNews #HNSW #Vector #Search #PHP #Implementation #HierarchicalNavigableSmallWorld #TechInnovation

Tôi vừa xây dựng 1 vector database viết sẵn bằng C++, API bằng Go hỗ trợ các thao tác cơ bản. Hiện đang dùng bruteforce search để cải thiện, sắp chuyển sang HNSW. Mời bạn góp ý, test thử nghiệm, nhắn tin trao đổi repo nhé! #VectorDB #C++ #LậpTrìnhGo #PhátTriểnMở #VectorSearch #EarlyAdopters #VectorDatabase #HNSW #DevCommunity #NhàLậpTrình

https://www.reddit.com/r/opensource/comments/1pxqwxl/how_to_find_early_users/

Как мы сделали альтернативную систему метчинга товаров в X5 Digital: опыт, грабли и результат

Привет, Хабр! Меня всё ещё зовут Данила Федюкин, и я продолжаю быть тимлидом в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается метчингом. В прошлый раз я рассказывал, как мы перешли на собственную систему рекомендаций, а в этот раз о том, как делаем то же самое, но с метчингом товаров. X5 Digital – один из цифровых бизнесов Х5. Мы работаем в режиме Highload с RPS в 7500 и отвечаем за всю онлайн-доставку в более чем 1000 городах и населённых пунктах России. Этот канал постоянно растёт. В 2024 году покупатели Х5 совершили свыше 119,5 млн заказов продуктов на дом. Мы делаем собственную in-house WMS для дарксторов, приложения для сборщиков и курьеров, CRM, каталоги товаров и другие онлайн-продукты, а ещё мобильное приложение для торговых сетей. Всё это, отталкиваясь от разных форматов доставки. В «Перекрёстке» среднее время доставки CTD (Click-to-Delivery — от оформления заказа до его получения клиентом) сократилось до 45 минут, в «Чижике» — до 37 минут, а в «Пятёрочке» порядка 40% заказов доставляются клиентам менее чем за 20 минут.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/977626/

#машинное_обучение #nlp_обработка_текста #матчинг_товаров #рекомендации #векторный_поиск #faiss #hnsw #e5 #bert #onnx

#DiskANN and #HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs) appear to be trending again. First popped onto my radar 2 years ago, using #LMDB. https://xcancel.com/search?f=tweets&q=%23DiskANN&cursor=DAADDAABCgABGnlm6BXbcfcKAAIY9_luAhchywAIAAIAAAACCAADAAAAAAgABAAAAAAKAAUbmx1GGMAnEAoABhubHUYYv9jwAAA

A lot of the more recent noise seems to be on M$ infrastructure. For those with more money than brains...

[Перевод] Как я построил RAG-систему за вечер с помощью 5 open source-инструментов

Команда Python for Devs подготовила практическое руководство по сборке полноценной RAG-системы из пяти open source-инструментов. MarkItDown, LangChain, ChromaDB, Ollama и Gradio превращают разрозненные документы в умную базу знаний с потоковой генерацией ответов. Всё локально, без облаков и с открытым кодом — попробуйте собрать свой ChatGPT прямо у себя.

https://habr.com/ru/articles/955798/

#python #rag #chromadb #ollama #hnsw #langchain

[Перевод] Автоэмбеддинги: поиск на ИИ без лишней мороки

Мы рады представить новую возможность, которая делает создание приложений с семантическим поиском таким же простым, как написание SQL-запроса: Автоэмбеддинги . Теперь Manticore Search берёт на себя генерацию эмбеддингов — без дополнительных пайплайнов, внешних сервисов и лишней мороки.

https://habr.com/ru/articles/947632/

#векторный_поиск #семантический_поиск #эмбеддинги #embeddings #vector_search #semantic_search #sql_search #knnsearch #hnsw #json_api

Векторный поиск в Elasticsearch: dense_vector, HNSW и фильтрация по атрибутам

Привет, Хабр! В современном поиске всё чаще используется поиск «по смыслу» с помощью векторных эмбеддингов. Вместо привычного анализа текста по словам мы представляем документы и запросы в виде многомерных векторов и ищем ближайших соседей по евклидовому или косинусному расстоянию. Это позволяет, например, находить документы, схожие по смыслу, а не только по точному совпадению слов. В Elasticsearch поддержка такого поиска реализована через поле dense_vector и алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для быстрого приближённого поиска ближайших соседей. В этой статье разберём, как настроить индекс с векторным полем, добавить документы с векторами и выполнять запросы kNN с возможностью фильтрации по дополнительным атрибутам.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/946162/

#elasticsearch #векторный_поиск #семантический_поиск #фильтрация_по_атрибутам #dense_vector #HNSW