Быстродействие ClickHouse при поиске векторов

Сравниваем быстродействие новой функциональности ClickHouse по поиску ближайших векторов с другими решениями #docker Всем привет! Меня зовут Диана Бутько, я студентка 3 курса, изучаю информационные системы и программирование. В InfoWatch я пришла на практику, и одной из моих задач стал сравнительный анализ различных методов поиска похожих векторов. Это один из ключевых аспектов машинного обучения и анализа данных, используемых в рекомендательных системах, кластеризации, семантическом поиске и других областях. Но чем больше объем данных, тем важнее становится выбор инструментов: полный перебор векторов требует больших вычислительных ресурсов, а в других алгоритмах порой необходимо балансировать между точностью и скоростью поиска. В этой статье я сравниваю пять методов поиска похожих векторов: — полный перебор по евклидову расстоянию с реализацией в Python; — FAISS с индексами IndexFlatL2 (полный перебор,

link