定义

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是一种高效的相似性搜索算法，融合了图论思想和分层结构，主要用于处理大规模高维向量的快速近似最近邻搜索。

工作原理

图结构

每个节点代表一个高维向量，节点之间通过有向边相连，边表示两个向量之间的相似性。

分层结构

包含多层图结构，高层图稀疏，用于快速定位搜索范围；低层图密集，用于精确查找最近邻。

搜索过程

从高层的某个起始节点开始，根据边的连接和权重，逐步向目标区域移动。
在每层图中找到局部最优的节点后，进入下一层继续搜素。
最终在最低层找到与查询向量最相似的节点。

优点

高效性：能够在高维空间中快速找到近似最近邻，时间复杂度接近对数级别，大幅降低了搜索耗时，对大规模数据集的处理的表现出色。
高召回率：通过分层图结构和优化的搜索策略，有效提高了搜索的准确性和召回率，确保返回结果与目标的高相似性。
灵活性：可根据实际需求调整参数，如图的层数、每个结点的连接数等，以平衡搜索效率和准确性。

缺点

实现复杂性：相比简单索引方法，HNSW的实现较为复杂，需要深入理解其原理和参数设置。
内存占用：构建多层图时，需存储大量节点和边信息，会增加内存需求，对硬件资源有一定要求。
动态数据处理：对于频繁更新的数据集，HNSW的动态插入和删除操作较为复杂，可能影响性能。

应用场景

高维向量搜索：如图像相似性搜索、文本语义检索、推荐系统等，快速找到与目标向量相似的内容。
大规模数据集处理：适用于处理海量高维数据，满足让南宫只能和大数据应用中的实时检索需求。