Pour optimiser l'algorithme HNSWAlgorithme de recherche de plus proches voisins (ANN) utilisant des graphes hiérarchiques. Il permet une indexation ultra-rapide et une recherche vectorielle efficace sur des données massives., l'architecte de données dispose de paramètres de réglage fins :
- efConstruction : Ce paramètre définit la taille de la liste de candidats pendant la phase de création du graphe. Une valeur élevée (par défaut 200) construit un graphe plus dense et plus précis, mais augmente le temps de chargement initial.
- efSearch : Il détermine le nombre de nœuds explorés lors de la phase de recherche. En augmentant cette valeur, vous améliorez la précision des résultats pour qu'ils se rapprochent de la méthode EXACT, tout en conservant les bénéfices de vitesse de l'approche approximative.
