Pencarian tetangga terdekat yang eksak selalu menghasilkan jawaban terbaik, tetapi biayanya bertumbuh linear terhadap jumlah vektor, sehingga indeks aproksimatif menjadi pilihan pada skala besar. Modul ini membahas harga pemindaian penuh, definisi pencarian aproksimatif (approximate nearest neighbor atau ANN), tiga keluarga indeks utama beserta parameter pencariannya, dan penalaan kompromi antara recall dan latensi. Pengukuran recall dan jumlah kandidat yang dipindai pada simulasi modul ini menjadi bekal bagi evaluasi produksi di bagian akhir jalur.
Pencarian Eksak dan Aproksimatif
Dari pencarian eksak yang benar tetapi lambat menuju indeks ANN yang menukar recall demi kecepatan.
0/0 selesai
- Harga Pencarian Eksak
Pemindaian linear sebagai pencarian kNN eksak: benar, sederhana, dan berbiaya O(n) pada setiap query.
- Masalah Approximate Nearest Neighbor
Definisi pencarian tetangga terdekat aproksimatif dan komprominya antara recall dan kecepatan.
- Keluarga Indeks
Peta keluarga indeks ANN: IVF berbasis klaster, HNSW berbasis graf, dan kuantisasi sebagai kompresi.
- Menala Kompromi Recall dan Latensi
Parameter pencarian sebagai pengatur recall, dengan recall@k sebagai hasil pengukurannya.