非结构化数据BGE音频相似性搜索向量数据库的索引算法有哪些?

非结构化数据,如音频文件,在向量数据库中的相似性搜索依赖于高效的索引算法。BGE(Binary Generalized Exponential)是一种可能的索引技术,但它在音频相似性搜索中的具体应用并不广泛提及。更常见的索引算法包括LSH(Locality-Sensitive Hashing)、HNSW(Hierarchical Navigable Small World graphs)和IVF(Inverted File Index with Quantizers)。这些算法通过减少需要比较的向量数量,加速了相似性搜索过程。向量数据库如Faiss和Milvus等支持这些索引算法,使它们能够高效地处理非结构化数据(包括音频)的相似性搜索任务。

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