皆さん、こんにちは! ?
プラットフォームに初めての記事を公開することに興奮しており、この素晴らしい開発者コミュニティの一員になれることに興奮しています! ?
私は高性能 FAISS ベースの Node.js ベクトル データベース を開発してきました。ついにそれを皆さんと共有できることを嬉しく思います。 ?
?eada-cpu は FAISS HNSW (Hierarchical Navigable Small World) インデックス 用に最適化されており、Node.js で直接効率的な KNN 検索を可能にします。 Python の依存関係が必要です。
**指标** | **数值** |
---|---|
**向量维度** | 128 |
**向量数量** | 7,000,000 |
**KNN搜索时间** | 4.05 ms ? |
**与FAISS-Python相比的性能** | 快10% - 15% |
**数据集大小** | ~5GB |
**索引时间** | 1小时36分钟 |
このベンチマークは完全に CPU 上で実行されるため、GPU アクセラレーションを必要としない 標準サーバー に最適です。
これにより、LLM RAG アプリケーション、推奨エンジン、ベクトル検索が Node.js で効率的かつコスト効率よく実行できるようになります。
✅ FAISS HNSW をサポート → 高速かつ正確な KNN 検索
✅ 純粋な Node.js → Python 依存関係は必要ありません
✅ Windows/Linux/macOS (Intel および ARM64) と互換性があります
✅ CMake に基づいてシステムを構築し、クロスプラットフォームのサポートを容易にします
✅ N-API と事前構築済みサポート → 次のコマンドを使用して簡単にインストールします:
<code class="language-bash">npm i eada-cpu</code>
以上がやあみんな!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。