【ANN】ANN Benchmarks是一个用于近似最近邻算法搜索的基准测试环境

信息

ANN Benchmarks是一个用于近似最近邻算法搜索的基准测试环境。本网站包含当前的基准测试结果。请访问http://github.com/erikbern/ann-benchmarks/以获得对评估的数据集和算法的概述。在Github上发出pull请求，为基准测试系统添加您自己的代码或改进。

基准测试结果

结果按距离测量和数据集划分。在底部，您可以找到算法在所有数据集上的性能概述。每个数据集由（k=…）表示，即算法应该返回的最近邻居的数量。所示的图描绘了每秒针对查询的Recall（在所有查询中平均找到的真正最近邻居的分数）。点击绘图会显示详细的交互式绘图，包括大致召回、索引大小和构建时间。

单个查询的基准

按数据集列出的结果

距离：角度

glove-100-angular_10_angular.

https://ann-benchmarks.com/fashion-mnist-784-euclidean_10_euclidean.html

https://ann-benchmarks.com/glove-100-angular_10_angular.html

Distance: Euclidean

https://ann-benchmarks.com/fashion-mnist-784-euclidean_10_euclidean.html

Distance: Jaccard

https://ann-benchmarks.com/kosarak-jaccard_10_jaccard.html

Results by Algorithm

• Algorithms: 
  • faiss-ivf
  • scann
• pgvector
• annoy
• glass
• hnswlib
• BallTree(nmslib)
• vald(NGT-anng)
• hnsw(faiss)
• NGT-qg
• qdrant
• n2
• Milvus(Knowhere)
• qsgngt
• faiss-ivfpqfs
• mrpt
• redisearch
• SW-graph(nmslib)
• NGT-panng
• pynndescent
• vearch
• hnsw(vespa)
• vamana(diskann)
• flann
• luceneknn
• weaviate
• puffinn
• hnsw(nmslib)
• bruteforce-blas
• tinyknn
• NGT-onng
• elastiknn-l2lsh
• sptag
• ckdtree
• kd
• opensearchknn
• datasketch
• bf

Plots for pgvector

https://ann-benchmarks.com/pgvector.html

Plots for qdrant

https://ann-benchmarks.com/qdrant.html

Plots for Milvus(Knowhere)

https://ann-benchmarks.com/Milvus(Knowhere).html

Plots for weaviate

https://ann-benchmarks.com/weaviate.html