ScaNN(Scalable Nearest Neighbor)是一种用于近似最近邻搜索的高效索引结构。保存使用ScaNN构建的索引通常涉及以下几个步骤:
ScaNN索引是一种数据结构,它通过压缩和分层的方式存储数据点,以便快速进行近似最近邻搜索。这种索引结构特别适用于大规模数据集,能够在保持较高搜索精度的同时显著提高搜索速度。
保存ScaNN索引通常涉及以下几个步骤:
ScaNN索引主要有以下几种类型:
以下是一个简单的示例代码,展示如何使用Python保存ScaNN索引:
import scann
import numpy as np
# 假设我们有一个数据集
data = np.random.rand(1000, 128)
# 构建ScaNN索引
builder = scann.Scanner()
builder.set_num_leaves(100)
builder.set_leaf_max_size(10)
scanner = builder.build(data)
# 保存索引
scanner.save('sann_index.bin')
通过以上步骤和示例代码,你应该能够成功保存和使用ScaNN构建的索引。如果遇到具体问题,可以参考上述常见问题的解决方法进行排查。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云