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HNSW (Hierarchical Navigable Small World)

Was es ist: Ein graphbasierter Algorithmus, der Vektoren in mehreren Schichten organisiert, wie ein Autobahnsystem zum Finden ähnlicher Vektoren.

Wie es funktioniert:

  • Erstellt einen mehrschichtigen Graph, in dem sich jeder Vektor mit seinen nächsten Nachbarn verbindet
  • Obere Schichten haben weniger Knoten, aber längere Verbindungen (wie Autobahnen)
  • Untere Schichten haben mehr Knoten mit lokalen Verbindungen (wie Stadtstraßen)
  • Die Suche beginnt in der obersten Schicht und navigiert nach unten, um die beste Übereinstimmung zu finden

Warum es wichtig ist: Sehr schnell und präzise für Ähnlichkeitssuche, besonders bei Millionen von Vektoren. Wird von vielen modernen Vektordatenbanken verwendet.

Real-World-Analogie: Wie Google Maps zu verwenden - man beginnt mit Hauptstraßen, um in das richtige Gebiet zu gelangen, dann nutzt man lokale Straßen, um die exakte Adresse zu finden.

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