HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
Grafo jerárquico multicapa para búsqueda rápida y aproximada de vecinos más cercanos (ANN).
Definición Técnica & Formal
HNSW crea una estructura de grafos jerárquicos por capas. La capa superior tiene conexiones de largo alcance para navegación rápida a gran escala (expressway), mientras que las capas inferiores refinan la búsqueda localmente (calles locales). Es el estándar de la industria en bases de datos vectoriales.
Puntos Clave & Aplicaciones
"Tomar un avión a otra ciudad (capa superior), un taxi al barrio correcto (capa media) y caminar hasta la puerta adecuada (capa inferior)."
💡 Tip: Puedes presionar el botón "Dibujar / Apuntes" en la barra superior para hacer anotaciones gráficas sobre este diagrama.Demostración Visual e Interactiva
Interactúa con los controles para simular dinámicamente el funcionamiento de HNSW (Hierarchical Navigable Small World).
Visualizador de la Arquitectura "HNSW (Hierarchical Navigable Small World)"
Tomar un avión a otra ciudad (capa superior), un taxi al barrio correcto (capa media) y caminar hasta la puerta adecuada (capa inferior).
Ejemplo de Código & Demostración
import hnswlib
import numpy as np
dim = 128
num_elements = 10000
data = np.float32(np.random.random((num_elements, dim)))
p = hnswlib.Index(space='cosine', dim=dim)
p.init_index(max_elements=num_elements, ef_construction=200, M=16)
p.add_items(data)
labels, distances = p.knn_query(data[0], k=5)
print("Resultados HNSW:", labels)