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:
- 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
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