一位开发者从头开始构建并测试了一个检索引擎，将自定义的 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 实现与 Faiss 库进行了比较。令人惊讶的是，在处理数千份文档的数据集时，暴力搜索方法的平均查询延迟优于 HNSW。开发者将此归因于 HNSW 在 Python 中指针追逐和解释器成本的开销，并将其与在小型数据集上进行暴力搜索的密集矩阵乘法的效率进行了对比。研究还强调，嵌入模型的计算时间明显高于检索步骤，表明它是更关键的瓶颈。 AI
影响 强调对于小型数据集，暴力搜索可以优于 HNSW 等复杂索引方法，并且嵌入模型的计算是主要瓶颈。
排序理由 该条目详细介绍了针对特定算法 (HNSW) 的自定义实现和基准测试，并与现有库 (Faiss) 进行了比较，重点关注性能发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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