是的,JavaScript 有一些库和插件可以在浏览器中进行向量相似检索查询。以下是一些常用的库和插件:
TensorFlow.js:TensorFlow.js 是一个用于在浏览器和 Node.js 中进行机器学习的库。它可以用于创建和运行机器学习模型,包括用于向量相似性检索的模型。
import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // 假设你有两个向量 const vector1 = tf.tensor([1, 2, 3]); const vector2 = tf.tensor([4, 5, 6]); // 计算余弦相似度 const cosineSimilarity = (vec1, vec2) => { const dotProduct = vec1.dot(vec2).dataSync()[0]; const norm1 = vec1.norm().dataSync()[0]; const norm2 = vec2.norm().dataSync()[0]; return dotProduct / (norm1 * norm2); }; console.log(cosineSimilarity(vector1, vector2));
Annoy.js:Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 是一个用于近似最近邻搜索的库,有 JavaScript 版本。它可以用于在浏览器中进行向量相似性检索。
import { AnnoyIndex } from 'annoy-js'; const f = 3; // 向量的维度 const annoy = new AnnoyIndex(f, 'angular'); // 'angular' 是距离度量 // 添加向量 annoy.addItem(0, [1, 2, 3]); annoy.addItem(1, [4, 5, 6]); // 构建索引 annoy.build(); // 查询最近邻 const nearest = annoy.getNearest(new Float32Array([7, 8, 9]), 1); console.log(nearest);
hnswlib-js:hnswlib-js 是 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 算法的 JavaScript 实现,用于近似最近邻搜索。
import { HNSWLib } from 'hnswlib-js'; const dimension = 3; // 向量的维度 const space = 'l2'; // 距离度量,可以是 'l2', 'ip', 或 'cosine' const maxElements = 1000; // 索引中元素的最大数量 const index = new HNSWLib(dimension, space, maxElements); // 添加向量 index.addPoint([1, 2, 3], 0); index.addPoint([4, 5, 6], 1); // 查询最近邻 const nearest = index.searchKNearest([7, 8, 9], 1); console.log(nearest);
这些库和插件可以帮助你在浏览器中进行向量相似性检索查询。你可以根据具体需求选择合适的库。
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