Ann, Approximate Nearest Neighbor的缩写，就是近似最近邻搜索。
在机器学习领域，语义检索，图像识别，推荐系统等方向常涉及到的一个问题是：给定一个向量X=[x1,x2,x3...xn]，需要从海量的向量库中找到最相似的前K个向量。通常这些向量的维度很高，对于在线服务，用传统的方法查找是非常耗时的，容易使得时延上成为瓶颈，因此业界通用的方式就是将最相似的查找转换成Ann问题。
这样查找返回的前K个向量并不一定是最相似的K个向量，衡量Ann算法好不好的一个依据是召回，每次Ann请求返回的K个结果与使用暴力查找的K个结果去比较，如果完全一致，说明是最好的。因为省了搜索时间却没有影响效果。
目前的Ann算法有基于图的，基于树的，基于哈希等，并且有很多关于Ann算法的实现，开源的很多，如annoy, faiss，nmslib, falconn等。下图是一些算法及其实现在搜索效率和召回的一个性能评测。
更详细的一些测试在这个网站有数据 http://ann-benchmarks.com。作者比较了不同的距离度量方式及在不同数据集的效果。
基于图的算法（hnsw）其实在评测上看起来是最好的, 但是其耗费比较多内存，树的方法在维度大时会变成暴力搜索，其它方法也有不同的特点。