Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Сравниваем быстродействие новой функциональности ClickHouse по поиску ближайших векторов с другими решениями
05.05.2025 12:10:36 | Хабр
Хабы: Блог компании InfoWatch, Администрирование баз данных, Хранилища данных, Data Engineering, Big Data

Всем привет! Меня зовут Диана Бутько, я студентка 3 курса, изучаю информационные системы и программирование. В InfoWatch я пришла на практику, и одной из моих задач стал сравнительный анализ различных методов поиска похожих векторов. Это один из ключевых аспектов машинного обучения и анализа данных, используемых в рекомендательных системах, кластеризации, семантическом поиске и других областях. Но чем больше объем данных, тем важнее становится выбор инструментов: полный перебор векторов требует больших вычислительных ресурсов, а в других алгоритмах порой необходимо балансировать между точностью и скоростью поиска.

В этой статье я сравниваю пять методов поиска похожих векторов:
— полный перебор по евклидову расстоянию с реализацией в Python;
— FAISS с индексами IndexFlatL2 (полный перебор, евклидово расстояние) и IndexIVFFlat (сегментирование по ячейкам, евклидово расстояние);
— векторный поиск в ClickHouse с индексом HNSW и метриками расстояния L2Distance (евклидово расстояние) и cosineDistance (косинусное сходство).

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro