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Chen Lixiang 152ffef686 fix format hace 1 año
dataset fix format 删除 hace 1 año
inc fix format 删除 hace 1 año
src fix format 删除 hace 1 año
.gitignore update .gitignore hace 1 año
CMakeLists.txt init test framework hace 1 año
README.md fix format hace 1 año

README.md

AI 数据索引实验

1. 开发与测试

本项目基于 C 语言,使用 CMake 工具进行构建,且不依赖平台特定的 API,可以在 Windows/MacOS/Linux 平台上开发测试。

Windows

Windows 平台下的 Visual Studio 集成了 CMake 相关的工具,可参考官方文档:

https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/build/cmake-projects-in-visual-studio

Linux/MacOS

以 Ubuntu 为例,在开发前需要安装 CMake 和 GCC 相关编译工具链:

sudo apt install cmake build-essentials

MacOS 同样可以通过 homebrew 工具安装相关工具。

在当前目录执行以下指令构建、编译测试程序:

mkdir build && cd build
cmake ..
make

测试程序

编译完成后得到 hnsw_test 文件。通过将必要参数传入可执行文件中,以在现有数据集上测试算法效果,传入参数格式如下:

./hnsw_test base_file_path data_size query_file_path query_size groundtruth_file_path

base_file_path 指源数据文件路径,data_size 为源数据文件数据量,query_file_path 为查询文件路径,query_size 为查询数量,groudtruth_file_path 为正确查询结果集。

例如对于 SIFT SMALL 数据集,测试指令如下:

./hnsw_test ../dataset/siftsmall/siftsmall_base.fvecs 10000 ../dataset/siftsmall/siftsmall_query.fvecs 100 ../dataset/siftsmall/siftsmall_groundtruth.ivecs

正确执行后将输出算法的执行时间和召回率:

data size: 10000
query size: 100
HNSW Context Initialied OK!
HNSW initialization cost: 0.0053 seconds
Benchmark started......
100 queries cost: 37.1073 seconds
Recall value: 1.0000

2. 开发任务

主要任务为基于 HNSW 算法实现 src/hnsw.hsrc/hnsw.c 中的两个函数:

HNSWContext *hnsw_init_context(const char *filename, size_t dim, size_t len); // load data and build graph
void hnsw_approximate_knn(HNSWContext *ctx, VecData *q, int *results, int k); // search KNN results

其中,hnsw_init_context 初始化 HNSW 算法的上下文,需要在这个函数中导入数据并初始化 HNSW 相关的数据结构。hnsw_approximate_knn 则在初始化后的 context 中进行近似 K 近邻查询。

我们已经在 hnsw_init_context 中实现了源数据的导入,另外在 hnsw_approximate_knn 中实现了一个简单的 KNN 算法以供参考。目前的实现仅能通过 SIFT SMALL 数据集的测试。

由于 HNSW 的实现需要例如优先队列、集合这样的数据结构辅助,你也可以引入 C++ STL 以提高你的编码效率。

3. 数据集下载

SIFT 数据集下载链接及其详细说明可以在以下网站中找到: http://corpus-texmex.irisa.fr/

SIFT SMALL 数据集下载链接:ftp://ftp.irisa.fr/local/texmex/corpus/siftsmall.tar.gz

SIFT 数据集下载链接:ftp://ftp.irisa.fr/local/texmex/corpus/sift.tar.gz

建议先在 SIFT SMALL 数据集上进行开发和测试,保证算法的正确性后再在规模较大的 SIFT 数据集上进行性能测试和调优。