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01 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·18分で読めます 【実装】ベクトルDBを自作する — 線形走査からHNSWへ Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs ベクトル検索の中身を、20行の線形走査から段階的に組み立てる。次元の呪い、IVFによる空間分割、HNSWのグラフ探索、量子化までを「再現率と速度の取引」という一本の軸で解説する。 02 ·データ構造·★ 会員·論文·9分で読めます ハッシュと近傍探索 — ベクトル検索の下地 Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs 「探す」を速くする2つの発明——完全一致のハッシュ表と、意味の近さで探すLSH・HNSW——を前提知識ゼロから解説。RAGやベクトルDBの裏で動いている近傍探索の仕組みが分かる。 03 ·探索と最適化·★ 会員·論文·10分で読めます グラフアルゴリズムを1から — 最短経路とその応用 Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs 乗換案内からベクトル検索まで、世界の裏側は「点と線」で動いている。BFS・ダイクストラ法・A*を前提知識ゼロから積み上げ、最後はLLM時代の検索を支えるHNSWまで一本の道でつなぐ。