大家好!?
很高兴在平台上发布我的第一篇文章,也很高兴能成为这个优秀的开发者社区的一员!?
我一直在开发一个高性能的基于FAISS的Node.js向量数据库,我很高兴终于可以与大家分享它!?
? eada-cpu针对FAISS HNSW(分层可导航小世界)索引进行了优化,允许在Node.js中直接进行高效的KNN搜索,无需Python依赖。
**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 |
此基准测试完全在CPU上运行,使其成为无需GPU加速的标准服务器的理想选择。
这使得LLM RAG应用程序、推荐引擎和向量搜索能够在Node.js中高效且经济地运行。
✅ 支持FAISS HNSW → 高速、准确的KNN搜索
✅ 纯Node.js → 无需Python依赖
✅ 兼容Windows / Linux / macOS(Intel和ARM64)
✅ 基于CMake的构建系统,方便跨平台支持
✅ N-API和预构建支持 → 使用以下命令轻松安装:
npm i eada-cpu
以上是大家好!的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!