IVF-HNSW搜索算法代码

IVF (Intercative Vector Fingerprinting) 加上 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 搜索算法是一种用于大规模近似最近邻搜索的数据结构和算法组合。在IVF-HNSW中，数据首先通过哈希函数分布到多个子空间（通常称为"桶"），每个子空间使用HNSW图来存储指纹向量，这有助于快速找到潜在的近邻。

以下是IVF-HNSW搜索算法的一般步骤的简化代码示例（Python风格）：

from annoy import AnnoyIndex
import numpy as np

# 创建一个AnnoyIndex实例，比如128维空间，使用10层树
index = AnnoyIndex(128, 'angular') # 第二个参数可以换成欧式距离或其他相似度度量

# 将训练数据向量化并添加到索引
for i, vector in enumerate(train_vectors):
    index.add_item(i, vector)

# 建立索引
index.build(10) # 树的深度

# 对新样本进行查询
query_vector = ... # 获取查询向量
approx_neighbors = index.get_nns_by_vector(query_vector, k=10) # 返回最接近的10个向量的索引

注意，这只是一个基础的概述，并未包含完整的错误处理和优化部分。实际应用中，可能需要处理大数据、多线程加载等复杂情况。同时，`annoy`是一个第三方库，你需要先安装它才能运行上述代码。