Dicklesworthstone/fast_vector_similarity

これは何？

主な機能

• 01Spearman の rho、Kendall の tau、近似距離相関、Jensen-Shannon 依存性指標、Hoeffding の D、正規化相互情報量という6つの類似度・依存性指標。
• 02rayon による並列計算で、CPU コア数に応じて処理を拡張。
• 03Kendall の tau はマージソートで転倒数を数え、計算量を O(n^2) から O(n log n) に削減。
• 04サンプルサイズと反復回数を設定できるブートストラップにより、頑健な推定値を算出。
• 05Python バインディングは結果を JSON 文字列で返すため、Pandas などの Python ツールと連携可能。
• 06LLM の4096次元埋め込みを含む、高次元ベクトルに対応。

ユースケース

• LLM のテキスト埋め込みを、クエリ文との類似度で順位付けする。
• 2つの変数間にある非線形・非単調な依存性を検出する。
• 外れ値の影響を受けにくい、ブートストラップ信頼区間付きの類似度推定値を得る。
• Rust プロジェクトから類似度関数を直接呼び出し、統計分析に利用する。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからPythonパッケージをインストールします

   pip install fast_vector_similarity
2. 2

   RustプロジェクトのCargo.tomlにライブラリを追加します

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   READMEの例のように、Pythonからpy_compute_vector_similarity_statsを呼び出します

使う前に知っておきたいこと

• !ライセンスが指定されていないため、利用権が不明確です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

fast_vector_similarity とは？

Python バインディングとブートストラップ信頼区間を備えた、高速なベクトル類似度計算用 Rust ライブラリ。 Fast Vector Similarity は、2つの数値ベクトル間の類似度や依存性を計算する Rust ライブラリで、Python バインディングは PyPI で公開されています。LLM の高次元テキスト埋め込みの比較など、データ分析や統計処理を想定しています。

fast_vector_similarity は無料で使えますか？ライセンスは？

fast_vector_similarity にはライセンスが明記されていません。コードは公開されていますが、ライセンスがない場合は再利用の許諾がないため、利用前に作者に確認することをおすすめします。

fast_vector_similarity は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。fast_vector_similarity の最終コミットは 2026年11月1日 です。

fast_vector_similarity は何に使えますか？

LLM のテキスト埋め込みを、クエリ文との類似度で順位付けする。 2つの変数間にある非線形・非単調な依存性を検出する。 外れ値の影響を受けにくい、ブートストラップ信頼区間付きの類似度推定値を得る。 Rust プロジェクトから類似度関数を直接呼び出し、統計分析に利用する。

fast_vector_similarity のインストール方法は？

PyPIからPythonパッケージをインストールします: pip install fast_vector_similarity RustプロジェクトのCargo.tomlにライブラリを追加します READMEの例のように、Pythonからpy_compute_vector_similarity_statsを呼び出します

fast_vector_similarity はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Dicklesworthstone/fast_vector_similarity