安装 hnswlib - Shell-Bash

简介

hnswlib 是一个快速近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）库，使用 C++ 实现并提供 Python 接口。它使用层次化的 k 路归约（Hierarchical Navigable Small World, HNSW）算法，在高维空间中快速搜索近似的最近邻。

在本文中，我们将介绍如何使用 Shell-Bash 在 Linux 系统上安装 hnswlib 并准备开发环境，以便在你的 Python 项目中使用 hnswlib。

步骤

安装依赖

首先，我们需要安装一些必要的依赖项。hnswlib 依赖以下软件包：

• CMake: 用于构建 hnswlib
• g++: 用于编译 hnswlib
• Python: 用于编译 Python 接口

在终端中运行以下命令来安装这些依赖项：

sudo apt-get install cmake g++ python3-dev

下载并构建 hnswlib

我们将从 hnswlib 的 GitHub 仓库中下载源代码，并使用 CMake 构建库。在终端中运行以下命令：

git clone https://github.com/nmslib/hnswlib.git
cd hnswlib
cmake .
make

这将在当前目录下构建 hnswlib 库。

安装 hnswlib Python 接口

hnswlib 提供了一个 Python 接口，可以直接在你的 Python 项目中使用。要安装 Python 接口，使用以下命令：

cd python_bindings
pip install pybind11
python setup.py install

测试 hnswlib 安装

现在，我们已经完成 hnswlib 的安装。让我们测试一下安装是否成功。在 Python 终端中运行以下代码片段来验证安装：

import hnswlib

# 创建一个 HNSW 索引
index = hnswlib.Index(space='l2', dim=128)
index.init_index(max_elements=1000, ef_construction=200, M=16)

# 向索引中添加向量
data = [[0.1]*128, [0.2]*128, [0.3]*128]
labels = [0, 1, 2]
index.add_items(data, labels)

# 搜索最近邻
query = [0.4]*128
labels, distances = index.knn_query(query, k=5)

print('最近邻标签:', labels)
print('最近邻距离:', distances)

如果你能够在终端上看到正确的最近邻标签和距离输出，那么 hnswlib 安装成功。

结论

通过遵循本文中的步骤，你已经成功地在 Linux 系统上安装了 hnswlib，并准备好在 Python 项目中使用 hnswlib 进行近似最近邻搜索。现在你可以在自己的项目中开始使用 hnswlib 来提高搜索效率和性能。

以上是 hnswlib 的安装介绍，希望对你有所帮助！

注意：此文档提供的是使用 Shell-Bash 安装 hnswlib 的方法，如果你使用其他操作系统或环境，请参考 hnswlib 的官方文档获得更准确的安装说明。