近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search，简称 ANN）是一种在大规模数据集中查找与给定查询点最相似（或"最近"）的数据点的优化算法。与精确最近邻搜索不同，近似最近邻搜索在牺牲一定精度的情况下，通过优化算法提高搜索效率，特别适用于高维数据（如图像、文本嵌入、用户行为特征等）的快速相似性搜索。
近似最近邻搜索的核心思想是搜索可能是近邻的数据项，而不是只局限于返回最可能的项目，在牺牲可接受范围内的精度的情况下提高检索效率。这种方法通过采用量化方法、空间划分方法和基于图的方法等技术，来减少搜索空间，提高查询效率。
在实际应用中，近似最近邻搜索算法如PyNNDescent通过构建k近邻图和执行近似最近邻搜索，能够在大规模高维数据上高效地找到与查询点最接近的数据点。此外，局部敏感哈希也是一种在高维空间中进行近似最近邻搜索的方法，通过将数据点映射到低维空间中，并在低维空间中进行查询，来减少搜索空间，提高查询效率。
近似最近邻搜索在处理包含大量数据的语料库时，通过扫描整个存储库实时查找与给定查询最相似的条目来执行精确匹配的搜索，从而在速度和效率上显著优于传统的精确最近邻搜索方法
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