HNSW是一种图数据结构，全称为Hierarchical Navigable Small World。它是一种用于高效处理最近邻搜索的数据结构，通常用于大规模数据集的近似最近邻搜索。这种数据结构能够在保证搜索效率的同时，节约存储空间和计算成本。使用HNSW可以加速搜索过程并减少计算开销，特别适用于处理大规模数据集。
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怎么找支持冷热存储类型的向量数据库厂商
要找支持冷热存储类型的向量数据库厂商，您可以考虑以下一些厂商或解决方案：
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hnsw怎么用-1
HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是一种用于高维近似最近邻搜索的数据结构。你可以使用HNSW来加速查询高维数据集中的最近邻搜索。下面是使用HNSW进行最近邻搜索的基本步骤：
1. 导入HN
怎么部署多模态检索怎么用-1
要部署一个多模态检索系统，您通常需要执行以下步骤：
1. 数据收集：收集多模态数据，例如文本、图像、音频等。确保数据被清洗和标记，以便系统能够正确地处理和检索。
2. 特征提取：对不同类型的数据提取特征，例如使用自然语言处理技术