faiss相似三种索引

最新推荐文章于 2024-05-04 06:46:12 发布
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一文读懂 Faiss 倒排文件（IVF）索引技术
进一步有进一步的欢喜~
01-31 1633
Faiss 中的 IVF 索引通过聚类的思想，有效地解决了大规模高维向量相似性搜索的效率问题。通过合理的参数调优和优化策略，如与其他索引结合、多级聚类和动态更新等，IVF 索引可以在不同的应用场景中发挥出最佳性能。尽管面临数据动态性、高维数据等挑战，但随着技术的不断发展，IVF 索引有望与新兴技术融合，不断拓展其应用领域和提升性能。
一文读懂 Faiss 乘积量化（PQ）索引技术
最新发布
进一步有进一步的欢喜~
01-31 930
PQ索引通过牺牲少量精度换取显著的内存和计算效率提升，是处理十亿级向量检索的核心技术。实际应用中需根据数据特征精细调节参数，结合业务场景选择合适的变种索引
[20180926]查询相似索引.txt
09-26 135
[20180926]查询相似索引.txt --//有时候在表上建立索引比如A,B字段,可能又建立B字段索引,甚至A字段索引以及B,A字段索引,或者还建立C,A字段索引, --//需要有1个脚本...
查询相似的索引
02-03 134
今天看到一个应用，发现索引简直是乱建，许多表上每个字段都有索引，写一个sql，查询相似的sql：查询相似的索引：SELECT TABLE_OWNER, TABLE_NAME, INDEX_NAME, COLUMN_NAME F...
向量检索（一）Faiss 在工业界的应用和常见问题解决
千里之行
11-07 1万+
传统的搜索，使用关键做精确的查找，利用倒排索引在索引库中搜索。日常在用的百度，Google都属于关键词搜索。 在 AI 时代我们需要查找一张相似的图片，一个问题的答案，或者根据一段音乐查找对应的歌曲，这些情况下没有准确的关键词用来做检索。 这些图片，问题（文本），语音，不再是简单的一个一维量化的数字，而是包含了大量的属性特征。 因而不合适使用传统的关键字搜索引擎来查找。 对于文本，图片，语音，视频，DNA信息等等，都可用向量来表示，数据被特征化处理后用来表示这条数据的向量称之为 Embedding
向量数据库：faiss的常用三种数据索引方式（IndexFlatL2，IndexIVFFlat，IndexIVFPQ）的使用和持久化+索引融合的实现及库函数解读
ResumeProject的博客
01-05 1万+
向量数据库：faiss的常用三种数据索引方式（IndexFlatL2，IndexIVFFlat，IndexIVFPQ）的使用和持久化，索引融合的实现及库函数解读
faiss简介及示例
热门推荐
JC的博客
06-22 5万+
简介 faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。 具有以下特性。 1、提供多种检索方法 2、速度快 3、可存在内存和磁盘中 4、C++实现，提供Python封装调用。 5、大部分算法支持GPU实现 下面给出一些快速链接方便查找更多内容。 github 官方文档 c++类信息 Troubleshooting 官方安装文档...
Faiss：高效相似度搜索与索引技术深度解析
windowshht的博客
05-04 1449
在搜索时，Faiss首先确定查询向量所属的聚类中心，然后只在对应的子集中进行搜索，从而大大提高了搜索效率。这些向量可以源自深度学习模型的特征提取（如图像的嵌入向量），也可以是经过预处理的原始数据（如TF-IDF权重向量）。在使用Faiss之前，需要将待索引的向量数据准备好，并选择合适的向量编码方法进行编码。在建立索引时，可以选择不同的索引类型，如Flat、IVF、PQ等，根据数据规模和需求进行选择。在图像识别领域，Faiss可以用于构建图像特征的索引，从而实现快速的相似图像搜索和图像聚类。
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 ...
VDB之Faiss：利用Faiss工具实现检索相似向量TopK的三步流程详解(创建向量库→构建索引并将向量库中的向量添加到索引中→利用k最近邻搜索找出TopK的相似query)及其代码实现之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-17 1307
​ VDB之Faiss：利用Faiss工具实现检索相似向量TopK的三步流程详解(创建向量库→构建索引并将向量库中的向量添加到索引中→利用k最近邻搜索找出TopK的相似query)及其代码实现之详细攻略 目录 利用Faiss工具实现检索相似向量TopK的三步流程详解及其代码实现 利用Faiss工具实现检索相似向量TopK的三步流程详解及其代码实现 # 1、创建向量库：利用numpy自定义实现xb数据库、xq查询向量 ''' 获取一些数据 Faiss处理具有固定维度d的向量集合，通常是几十到几百。
topk相似度性能比较（kd-tree、kd-ball、faiss、annoy、线性搜索）
luoyexuge的专栏
11-19 1万+
目前对向量topk相似度计算算法有许多，如下图： 关于向量取topk相似度的应用场景很多，比如推荐系统里面使用item2vec经常离线计算好topk的相似度，搜索领域里面的query2vec使用topk相似度，word2vec领域里面的topk相似度，本文选取了几个经典的算法做性能比较，kd-tree、kd-ball、faiss、线性搜索、annoy几个算法，环境都是mac本地cpu环境，向...
基于索引的最相似轨迹搜索
qq_29291363的博客
12-11 1207
Index-based Most Similar Trajectory Search（基于索引的最相似轨迹搜索） 从以下几个方面介绍： 研究目的：本文定义了速度相关度量和速度无关度量来解决时空轨迹相似性搜索问题： 目前提出的方法大多是基于时间序列分析的背景，或者基于最长公共子序列模型(LCSS)和最近提出的实序列上的编辑距离(EDR)。这些方法的主要缺点是，忽略了运动的时间维度，以及假设轨迹长度...
揭开Faiss的面纱 探究Facebook相似性搜索工具的原理
weixin_33782386的博客
08-02 877
Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。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...
LIRE(Lucene Image Retrieval)相似图像索引和搜索机制
walle的博客
07-27 3214
众说周知，lucene是一个开源的强大的索引工具，但是它仅限于文本索引。基于内容的图像检索(CBIR)要求我们利用图像的一些基本特征（如颜色纹理形状以及sift,surf等等）搜索相似的图片，LIRE(Lucene Image Retrieval)是一款基于lucene的图像特征索引工具，它能帮助我们方便的对图像特征建立索引和搜索，作者也在不断加入新的特征供用户使用。如果你熟悉lucene，那么用
Faiss相似性搜索类库
深藏功与名
08-28 3003
Facebook 人工智能实验室（FAIR）基于十亿级别的数据集构建了最近邻搜索算法的实现，这比之前介绍的已知文献中在 GPU 上实现的最先进且最快的 k-selection 算法还要快大约 8.5 倍，因此创造了新的记录，包括第一个基于十亿高维向量构建的 k 最近邻图。 关于相似性搜索 传统的数据库是由包含符号信息的结构化数据表组成。比如，一个图片集可以表示为一个数据表，每行代表一个被索引的...
faiss 相似特征向量搜索
WEB-NOTE
08-22 1万+
1，支持两种相似性计算方法：L2距离（即欧式距离）和点乘（归一化的向量点乘即cosine相似度）； 2，按照是否编码压缩数据可以分为两类算法，使用压缩的算法可以在单台机器上处理十亿级别的向量规模； 3，并非线程安全的——不支持并行添加向量或搜索与添加的并行；仅在CPU模式下支持并行搜索； 4，只有继承了IndexIVF 的算法才支持向量的 remove() 操作，但由于是连续存储，remov...
结构相似度索引（SSIM）全攻略：理论+代码（PyTorch）
AI公园
11-06 1万+
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Pranjal Datta编译：ronghuaiyang导读有很多资料解释了SSIM背后的理论，但很少有资源深入研究细节，...
自然语言处理（NLP）：24基于文本语义的智能问答系统
艾文
08-05 1万+
本文分享主题：Faiss和bert提供的模型实现了一个中文问答系统。旨在提供一个用Faiss结合各种AI模型实现语义相似度匹配的解决方案。
FAISS相似性搜索
12-28
### 使用FAISS进行相似性搜索 #### 安装依赖库 为了使用 FAISS 进行相似性搜索，首先需要安装必要的 Python 库。可以通过 pip 来完成这些操作。 ```bash pip install faiss-cpu pip install numpy ``` #### 构建索引并加载数据集 创建一个简单的例子来展示如何构建和使用 FAISS 索引来加速向量之间的距离计算过程[^1]。 ```python import faiss import numpy as np d = 64 # 向量维度 nb = 100 # 数据集中样本数量 nlist = 10 # 聚类中心的数量 np.random.seed(1234) # 设置随机种子以便于重现结果 xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32') # 随机生成一些训练数据点 index = faiss.IndexFlatL2(d) # 创建 L2 距离度量的平面索引对象 print(index.is_trained) index.add(xb) # 将训练数据加入到索引中 print(index.ntotal) ``` #### 添加新向量至现有索引 可以继续往已经存在的索引里添加新的向量而不需要重新建立整个结构。 ```python xq = xb[:5] # 取前五个作为查询向量 k = 4 # 返回最近邻数目 D, I = index.search(xq, k) # 查询最接近的四个邻居及其对应的欧氏距离平方值 print(I) print(D) ``` #### 异步相似性搜索实现 对于大规模应用来说，可能希望采用异步方式来进行高效并发处理请求的任务。这里给出一段利用 `asyncio` 和 Faiss 的组合实现异步搜索功能的小程序片段[^2]。 ```python import asyncio from typing import List class AsyncFaissSearcher: def __init__(self): self.index = None async def init_index(self, vectors: List[List[float]]): dimensionality = len(vectors[0]) self.index = faiss.IndexFlatL2(dimensionality) await asyncio.sleep(0) # 让出控制权给事件循环 self.index.add(np.array(vectors).astype('float32')) async def search_similarities(self, queries: List[List[float]], top_k=5)\ -> (List[List[int]], List[List[float]]): distances, indices = [], [] for q in queries: D, I = self.index.search(np.array([q]).astype('float32'), top_k) distances.append(D.tolist()[0]) indices.append(I.tolist()[0]) await asyncio.sleep(0) # 提供机会让其他协程运行 return indices, distances # 测试用法 searcher = AsyncFaissSearcher() await searcher.init_index([[i / 10.] * 64 for i in range(10)]) results = await searcher.search_similarities([[0.]*64], top_k=3) for idxs, dists in zip(*results): print(f"indices={idxs}, distances={dists}") ```
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