Qu'est-ce que HNSW?

Des algorithmes qui trouvent des vecteurs proches d'une requête sans comparaison exhaustive, troquant l'exactitude contre la vitesse.

Une base de données optimisée pour stocker et interroger des vecteurs d'intégration de grande dimension.

Une structure graphique d'entités et de relations utilisée pour le raisonnement ou la récupération.

Un modèle spécialisé dans la conversion de données en vecteurs utilisés pour la recherche sémantique, le regroupement et la récupération.

Une approche de récupération qui combine la recherche par mot-clé (lexicale) avec la recherche vectorielle (sémantique) pour un meilleur rappel et une meilleure précision.

Un changement dans les données d'entrée du monde réel au fil du temps qui peut dégrader les performances du modèle.