在当今数据驱动的世界中，高效的向量相似性搜索至关重要。ScaNN（Scalable Nearest Neighbors）是一种针对大规模数据集的高效向量相似性搜索方法。本文将深入探讨ScaNN的工作原理，并展示如何在Python中使用它进行向量相似性搜索。

ScaNN通过搜索空间剪枝和量化来优化最大内积搜索，支持欧氏距离等其他距离函数。其实现针对支持AVX2的x86处理器进行优化。开发者可以通过 ScaNN 的GitHub了解更多详细信息。

要使用ScaNN，可以通过pip安装：

或根据ScaNN官网的说明从源代码安装。

下面演示如何将ScaNN与Huggingface嵌入结合使用：

结合Google PaLM API使用ScaNN：

1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务，例如使用来提高访问稳定性。

2. 性能优化：确保在支持AVX2的x86处理器上运行，以获得最佳性能。

ScaNN提供了一种高效的向量相似性搜索方法，适用于大规模数据集的处理。开发者可以通过以下资源进一步学习ScaNN：

• ScaNN GitHub
• Vector Store指南

• ScaNN GitHub
• LangChain文档

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