HNSW

HNSW 是目前最廣泛使用的 approximate nearest neighbor（ANN）索引之一。它建構一個多層的 proximity graph，每個節點以指數遞減的機率被分配到更高層，上層節點少、邊跨距大，負責快速定位；下層節點多、邊跨距小，負責精確的 local search。查詢時從最上層的 entry point 開始 greedy search，逐層下降並在底層以 beam search 展開搜尋。 （HNSW 在 RAG: Retrieval-Augmented Generation 也會介紹。）

貢獻 HackMD 共筆 大抄

Key Concepts

我理解 HNSW 的查詢過程：在上層以 greedy search（ef=1）快速定位到目標區域，在底層以 beam search（beam width = efSearch）展開搜尋以收集足夠的候選點，最終回傳最近的 k 個結果

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