Lib.rs

一个轻量级的近似最近邻搜索数据集管理研究库。

它提供了以下功能

• 存储密集、稀疏和密集-稀疏向量集；
• 根据不同的度量存储具有地面真实值（即精确最近邻）的查询集；
• 基本功能，如给定检索集计算召回率；
• 序列化到HDF5文件格式和从中反序列化。

更多详情请访问 crates.io。

示例用法

读取ANN数据集很简单。下面的代码片段提供了一个简明的示例。

use ann_dataset::{AnnDataset, Hdf5File, InMemoryAnnDataset, Metric, 
                  PointSet, QuerySet, GroundTruth};

// Load the dataset.
let dataset = InMemoryAnnDataset::<f32>::read(path_to_hdf5)
    .expect("Failed to read the dataset.");

// Get a reference to the data points.
let data_points: &PointSet<_> = dataset.get_data_points();

// Get the test query set.
let test: &QuerySet<_> = dataset.get_test_query_set()
    .expect("Failed to load test query set.");
let test_queries: &PointSet<_> = test.get_points();
let gt: &GroundTruth = test.get_ground_truth(&Metric::InnerProduct)
    .expect("Failed to load ground truth for InnerProduct search.");

// Compute recall, assuming `retrieved_set` is &[Vec<usize>],
// where the `i`-th entry is a list of ids of retrieved points
// for the `i`-th query.
let recall = gt.mean_recall(retrieved_set);