Bài 54 / 66~24 phútSearch engine algorithmsMiễn phí… lượt xem
HNSW — vector search xấp xỉ (ANN)
Tìm vector gần nhất trong không gian nhiều chiều bằng đồ thị phân tầng HNSW: nhanh gần đúng thay vì O(n) chính xác. Nền embedding search.
🚧 Đang biên soạn
Bài học này đang được biên soạn — phần dưới là đề cương dự kiến để định hướng nội dung. Code sẽ dùng pseudocode tiếng Việt có dấu; mỗi bài concept có TL;DR + mermaid + self-check 5–7 câu.
Loại bài: Bài concept
Đề cương dự kiến
- Bài toán nearest neighbor nhiều chiều
- Vì sao brute-force O(n·d) chậm
- HNSW: graph phân tầng
- Recall vs latency
- pgvector / OpenAI embeddings
⁂
Bài tiếp theo: Mini-challenge — mini search engine
Bài này có giúp bạn hiểu bản chất không?
Hỏi đáp về bài này
Chưa có câu hỏi
Có gì chưa rõ trong bài? Đặt câu hỏi đầu tiên — câu trả lời từ cộng đồng giúp bạn (và người sau).
Đặt câu hỏi đầu tiên