近似最近邻搜索向量ID无损压缩开源 – 高效压缩向量ID，减少存储空间

该项目专注于近似最近邻搜索（ANN）中的向量ID无损压缩，采用非对称数字系统（ANS）和小波树方法，旨在不影响搜索性能的前提下，显著减少索引的存储空间。研究表明，在某些情况下，可将向量ID压缩7倍，在十亿级数据集上，索引大小可减少30%。该方法特别适用于大规模数据检索，特别是在倒排文件和基于图的索引中，解决了辅助数据存储成本高的问题。

近似最近邻搜索向量ID无损压缩的特点:

1. 采用ANS和小波树进行无损压缩
2. 不影响搜索性能或准确性
3. 在某些设置下，可将向量ID压缩7倍
4. 对十亿级数据集，索引大小可减少30%

近似最近邻搜索向量ID无损压缩的功能:

1. 作为Faiss向量搜索库的插件集成
2. 适用于图像检索和文本相似性匹配
3. 用于需要快速访问RAM的系统
4. 在十亿级数据集的ANN搜索中，显著降低存储需求

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