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ModaHub魔搭社区：AI原生云向量数据库MIlvus Cloud的HNSW 基础知识

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HNSW 基础知识

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上一个教程中，我们介绍了标量量化和乘积量化，这两种索引策略有助于减小数据总量大小且不降低搜索范围。为了更好地说明标量量化和乘积量化的工作原理，我们还用 Python 进行了简单实现。

本教程中，我们会利用这些知识，了解当今最常用和主流的算法——Hierarchical Navigable Small Worlds（HNSW）。HNSW 在速度和准确性方面表现非常出色，使其成为非常强大的向量搜索算法。虽然它很受欢迎，理解起来可能也会有些难过。不过不用担心，在接下来的几个部分中，我们将分解 HNSW，并开始我们自己的简单实现。

HNSW 基础知识

回想一下，以前的教程中有四种向量搜索索引类型：哈希索引、树索引、聚类索引和图形索引。HNSW 属于后者，它结合了两个核心概念——跳表（skip list）和小世界网络（Navigable Small World，NSW）。讨论 HNSW 之前，让我们先单独了解这两个概念。

跳表

首先是跳表。回想一下，链接列表是知名的数据结构，每个元素都保留着指向下一个元素

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