FAISS

最新推荐文章于 2025-02-15 11:36:17 发布

mao_feng

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分类专栏：大规模索引文章标签：搜索

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借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索

https://github.com/facebookresearch/faiss

https://lear.inrialpes.fr/pubs/2011/JDS11/jegou_searching_with_quantization.pdf

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mao_feng

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faiss快速入门

dake1994的博客

11-20

6177

Tutorial 快速入门数据准备 faiss可以处理固定维度d的向量集合，这样的集合这里用二维数组表示。一般来说，我们需要两个数组： 1.data。包含被索引的所有向量元素； 2.query。索引向量，我们需要根据索引向量的值返回xb中的最近邻元素。为了对比不同索引方式的差别，在下面的例子中我们统一使用完全相同的数据，即维数d为512，data包含2000个向量，每个向量符合正态分布。...

Faiss入门

illcx的博客

04-26

1072

Faiss 全称为 Facebook AI Similarity Search，是 Facebook AI Research 开源的高维向量索引和聚类库。Faiss 采用 C++ 编写，支持多种距离度量方式，并且具有高速度、高可扩展性和高准确度等特点。Faiss 的主要应用包括图像搜索、文本搜索、语音搜索等。本文介绍了 Faiss 的基本概念和使用方法，希望能够帮助读者快速入门 Faiss 并实现高维向量索引和聚类应用。

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Faiss教程：入门

weixin_34389926的博客

07-16

1167

Faiss处理固定维度d的数据，矩阵每一行表示一个向量，每列表示向量的一项。Faiss采用32-bit浮点型存储。假设xb为数据集，维度为$nb\times{d}$；xq是查询数据，维度为$nq\times{d}$ import numpy as np d = 64 # dimension nb = 100000 ...

DeepSeek本地企业知识库搭建全攻略

2401_85390073的博客

02-15

3195

在当今数字化时代，企业积累的数据量呈爆炸式增长，搭建一个高效、智能的本地企业知识库成为提升企业竞争力的关键。一个完善的企业知识库不仅能整合企业内部的各类信息，还能通过智能检索和问答系统，快速响应员工的知识需求，提高工作效率。本文将从数据采集与预处理、向量数据库与检索、大模型集成与训练、系统架构设计、安全与权限管理、部署与运维、测试与评估以及成本控制等方面，全面阐述搭建本地企业知识库的技术要点和实施策略。

搞定python多线程和多进程

weixin_30411239的博客

02-24

493

1 概念梳理： 1.1 线程 1.1.1 什么是线程线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个cpu执行时所需要的一串指令。 1.1.2 线程的工作方式假设你正在读一本书，没有读完，你...

Faiss 简介

weixin_39663060的博客

05-30

1161

最近在做知识库问答的时候看到了Faiss，查询了一些资料了解其原理，下面做简单记录，方便以后查阅。(Facebook AI Similarity Search)是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前较成熟的近似近邻搜索库。Faiss整体流程图如下所示：图中，Faiss主要包含两个步骤：Faiss训练和Faiss查询。

faiss_cpu_docker:带有Dockerfile的Facebook Faiss CPU示例已为Deepnote准备就绪并经过测试

04-22

Faiss在Deepnote中使用Docker映像进行CPU基准测试描述：你好！在这里，您有一个泊坞窗映像，可在带有Faiss CPU的Deepnote中使用。它可以构建图像并将其导入到笔记本中，而无需费劲。有一个已解决的问题导致...

人工智能-项目实践-数据增强-利用faiss索引、chinese simbert向量化的最近邻的中文label数据增强.zip

12-28

人工智能-项目实践-数据增强-利用faiss索引、chinese simbert向量化的最近邻的中文label数据增强依赖 python 3.7 bert4keras 0.11.3 faiss-gpu 1.7.2 yaml 6.0 conda install mkl-service # mkl只能这样索引原理 ...

人工智能-项目实践-文本向量-基于milvus和faiss实现文本转向量并存储的流程及简单性能测试.zip

12-23

人工智能-项目实践-文本向量-基于milvus和faiss实现文本转向量并存储的流程及简单性能测试主要实现faiss和milvus的简单性能测试测试数据：使用了刘焕勇老师的 ChineseTextualInference项目数据，其中包含了88万条...

Insightface结合Faiss的高并发人脸识别技术研究.pdf

09-23

Insightface结合Faiss的高并发人脸识别技术研究人脸识别技术是基于图像处理、模式识别等技术，利用人的脸部信息特征，来进行身份验证与鉴别的生物识别技术。人脸识别技术已在交通出行、手机解锁、资质认证等领域...

faiss：高效的相似度搜索和密集矢量聚类的库

02-09

Faiss是用于高效相似性搜索和密集矢量聚类的库。它包含的算法可搜索任意大小的向量集，最多可搜索到不适合RAM的向量。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss用C ++编写，带有完整的Python / numpy包装器。...

FAISS 索引

nbspzs的专栏

08-28

719

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个由 Facebook 开发的开源库，用于高效的相似性搜索和密集向量的聚类。它非常适合处理大规模的向量搜索任务，例如推荐系统、图像搜索、自然语言处理中的嵌入搜索等。1. 索引文件（Index File）：FAISS 的核心是各种类型的索引，这些索引可以存储在磁盘上并在需要时加载。FAISS 支持多种类型的索引，如 IndexFlatL2、IndexIVFFlat、IndexHNSW 等，具体类型取决于你的应用需求。

Faiss相关

zztSky

10-27

2001

1 .安装更新conda conda update conda 先安装mkl conda install mkl faiss提供gpu和cpu版，根据服务选择 cpu版本 conda install faiss-cpu -c pytorch gpu版本 – 记得根据自己安装的cuda版本安装对应的faiss版本，不然会出异常。使用命令：nvcc -V 查看 conda install faiss-gpu cudatoolkit=8.0 -c pytorch # For CUDA8 conda insta

faiss教程【facebook官方文档】

ninnyyan的博客

08-07

9500

官方教程开始对于以下内容，我们假设已安装Faiss。我们在C ++和Python中提供代码示例。可以通过复制/粘贴代码或从Faiss发行版的tutorial /子目录运行代码来运行代码。生成一些数据 Faiss处理固定维度d的向量集合，通常为几十到几百。这些集合可以存储在矩阵中。我们假设行主存储，例如，矢量编号i的第j个分量存储在矩阵的第i行，第j列中。 Faiss仅使用32位浮点矩...

Faiss索引

weixin_61785507的博客

09-29

3337

1、faiss有两种索引构建模式，一种是全量构建，二是增量的索引构建，也就是在原来的基础上添加向量。第一次构建索引时需要经过Train和Add两个操作，后续添加新embedding就直接执行Add就是增量构建了。2、Faiss提供了三种索引类型精确索引-IndexFlatL2、indexFlatIP、倒排快速索引-IndexIVFFlat、乘积量化索引-IndexIVFPQ，精确索引是一种暴力无误差模式，检索库数据量不大时，优先追求精度时可以用这个。检索库数据量较大时，推荐使用乘积量化索引。

向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）

shiming8879的博客

08-22

1525

向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）是Facebook AI Research开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库，专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性，在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程，包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。

一些faiss中文文档

dake1994的博客

10-26

4402

faiss是facebook开源的一款相似性检索工具，相关教程较少，以下内容来源于github wiki。链接：faiss_note

Faiss：Ubuntu 20.04安装与学习笔记

Lip0041的博客

08-14

1515

文章目录认识faiss入门——IndexFlatL2更新问题解决-1更快的搜索——IndexIVFFlat更低的内存占用——IndexIVFPQ 认识faiss faiss是一个利用相似性搜索的库。相似性搜索是：给定维数为d的向量x_i的集合，通过faiss创建一个数据结构index。然后在给定维度d的新向量x时，计算出欧式距离argmin_i||x - x_i||，即进行对索引的搜索操作。使用faiss进行检索的步骤：训练、构建索引库、查询。入门——IndexFlatL2 faiss

Faiss简单使用

HJ_blog

07-18

2266

在本节中使用的索引类型不需要训练，大家可以使用IndexIVFFlat（倒排索引）试试，倒排索引需要进行索引训练，而且检索效率更高。

faiss 文本

最新发布

03-13

<think>好的，我现在需要回答用户关于FAISS在文本向量索引和检索的方法及示例的问题。首先，我需要回顾一下FAISS的基本知识，以及它如何与文本处理结合使用。用户提到了几个引用，其中引用[2]提到使用FAISS和LlamaIndex进行向量检索，引用[3]和[4]则涉及Faiss的索引构建和文本向量化。我需要结合这些信息来组织回答。首先，FAISS是Facebook开发的高效相似性搜索库，主要用于处理高维向量。在文本处理中，通常需要将文本转换为向量，比如通过词嵌入模型（如Word2Vec、BERT等）。因此，第一步应该是文本向量化，然后将这些向量存储在FAISS索引中以便快速检索。接下来，用户可能需要具体的步骤和示例。根据引用[3]，Faiss的流程包括创建向量库、构建索引和检索TopK。因此，我应该分步骤解释这个过程，比如： 1. 文本向量化：使用模型将文本转换为向量。 2. 构建FAISS索引：选择合适的索引类型（如FlatL2、IVF等）。 3. 添加向量到索引。 4. 执行相似性搜索。然后，引用[4]提到k-means聚类、PCA等方法，这些可能属于索引优化的部分，可以简要提及。同时，引用[2]中的LlamaIndex可能是一个辅助工具，用于管理索引，但用户的问题主要集中在FAISS本身，所以可能不需要深入讨论LlamaIndex，但可以提到。示例代码部分，需要展示如何使用FAISS进行索引构建和搜索。例如，用Python代码演示安装、创建向量、构建索引、添加数据、搜索等步骤。需要确保代码正确，使用正确的语法，比如使用faiss.IndexFlatL2，并注意向量维度的匹配。可能的问题点：用户可能不清楚如何将文本转换为向量，这部分需要说明，但示例中可以假设已经有向量化的步骤。此外，需要提到不同的索引类型及其适用场景，比如FlatL2适合小数据集，IVFFlat适合大数据集等。最后，生成相关问题，考虑用户可能感兴趣的后续问题，如性能优化、参数调优、与其他工具的整合等。总结回答结构： 1. FAISS在文本处理中的应用概述 2. 具体方法和步骤 3. 示例代码 4. 相关问题需要确保遵循用户的格式要求，如使用中文、LaTeX正确、引用标注等。检查是否有遗漏的步骤，如向量化前的预处理，或索引的参数设置。</think>FAISS（Facebook AI Similarity Search）是面向高维向量的高效相似性搜索库，在文本处理中常与词嵌入模型结合实现语义检索。以下是具体方法及示例： --- ### 一、FAISS文本向量索引方法 1. **文本向量化** 使用预训练模型（如BERT、Sentence-BERT）将文本转化为固定维度的向量。例如，句子"机器学习"可转为$v \in \mathbb{R}^{768}$的向量。 2. **索引构建** FAISS支持多种索引类型： - **FlatL2**：精确检索，适合小规模数据[^3] ```python index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # dimension为向量维度 ``` - **IVFFlat**：通过聚类加速检索，适合大规模数据[^4] ```python quantizer = faiss.IndexFlatL2(dimension) index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, dimension, nlist) # nlist为聚类中心数 index.train(vectors) # 需先训练聚类模型 ``` 3. **向量添加与检索** 将向量添加至索引后，通过相似度计算返回TopK结果： ```python index.add(vectors) # 添加向量 distances, indices = index.search(query_vector, k) # 检索最相似的k个向量 ``` --- ### 二、完整示例代码 ```python import faiss import numpy as np # 1. 模拟文本向量（假设维度为128） dimension = 128 text_vectors = np.random.rand(1000, 128).astype('float32') # 1000个文本向量 # 2. 构建IVFFlat索引 nlist = 100 # 聚类中心数 quantizer = faiss.IndexFlatL2(dimension) index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, dimension, nlist) index.train(text_vectors) # 训练聚类模型 index.add(text_vectors) # 添加向量 # 3. 执行检索 query_vector = np.random.rand(1, 128).astype('float32') k = 5 distances, indices = index.search(query_vector, k) print("最相似文本索引:", indices) ``` --- ### 三、优化与应用场景 - **优化方法**：使用PCA降维减少计算量，或采用PQ（Product Quantization）压缩向量[^3] - **应用场景**： - 大规模文档检索（如法律条文匹配） - 问答系统中相似问题推荐[^2] ---