<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>Windymelt</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/Windymelt/</author_url>
  <blog_title>Lambdaカクテル</blog_title>
  <blog_url>https://blog.3qe.us/</blog_url>
  <categories>
    <anon>技術</anon>
    <anon>scala</anon>
    <anon>hnsw</anon>
  </categories>
  <description>この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2025の15日目の記事だ。遅くなってすみません。 qiita.com HNSWというデータ構造がある。 en.wikipedia.org このデータ構造は、あるクエリした点からの（近似的な）近傍のデータを求めるのに最適化されている。なにが近傍かというと、高次元なベクトル空間における距離（距離空間が定義できればなんでもよいはず）が近い、という意味だ。 埋め込みベクトル便利だね 距離の話は簡単なことで、たとえば、3次元ベクトルでは典型的にはユークリッド距離が入れられてユークリッド空間として近いか遠いかを考えられるようになる。 そして、最近は埋め込みベ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.3qe.us%2Fentry%2F2025%2F12%2F17%2F164524&quot; title=&quot;HNSWのビジュアライザを作成した - Lambdaカクテル&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/W/Windymelt/20251215/20251215232810.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-12-17 16:45:24</published>
  <title>HNSWのビジュアライザを作成した</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.3qe.us/entry/2025/12/17/164524</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
