Faiss全称 Facebook AI Similarity Search,是FaceBook的AI团队针对大规模向量 进行 TopK 相似向量 检索 的一个工具,使用C++编写,有python接口,对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。 使用Faiss 搭配合适的model和embedding函数,可以帮助我们 构建 人脸识别,相似图片检索,LLM知识库问答 等应用。 Faiss的主要原理是...
faiss是一个Facebook AI团队开源的库,全称为Facebook AI Similarity Search,该开源库针对高维空间中的海量数据(稠密向量),提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法,可支持十亿级别向量的搜索,是目前最为成熟的近似近邻搜索库 官方资源地址github.com/facebookrese Faiss基础依赖 1)矩阵计算框架:Faiss与计算资源之间需要...
faiss全称 Facebook AI Similarity Search,是FaceBook的AI团队针对大规模向量 进行 TopK 相似向量 检索 的一个工具,使用C++编写,有python接口,对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。 使用faiss 搭配合适的model和embedding函数,可以帮助我们 构建 人脸识别,相似图片检索,LLM知识库问答,推荐系统召回模块 等应用。
向量数据库为大型模型提供了一个高效的数据管理和检索平台，使得这些模型能够更加高效地处理非结构化数据，并在各种应用场景中发挥其潜力，执行复杂的查询和分析任务。Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库，它广泛应用于图像检索、推荐系统和自然语言处理等领域。然而，随着...
Faiss(Facebook AI Similarity Search)作为Facebook AI Research(FAIR)团队精心打造的高效向量相似性搜索库,正是解决这一难题的得力工具。本文将带您深入了解Faiss的工作原理、核心技术及其在多个领域的应用。 Faiss简介 Faiss是一款开源库,专为大规模高维向量数据的相似性搜索和聚类设计。它支持CPU和GPU加速,提供了丰富...
Faiss(Facebook AI Similarity Search)是一个为稠密向量提供高效相似度搜索的库。它被设计用来处理大规模的高维向量数据,例如NLP中的文本或语音向量。Faiss提供了一种高效的索引和检索方法,可以在短时间内找到与给定向量最相似的其他向量。 Faiss支持多种不同的相似度检索方法,例如基于近邻方法和基于距离方法的索引。其...
三月初,Facebook AI Research(FAIR)开源了一个名为 Faiss 的库,Faiss 主要用于有效的相似性搜索(Similarity Search)和稠密矢量聚类(Clustering of dense vectors),包含了在任何大小的矢量集合里进行搜索的算法。Faiss 上矢量集合的大小甚至可以大到装不进 RAM。这个库基本上是用 C++ 实现的,带有可选的通过 CUDA 提...
Faiss的全称是Facebook AI Similarity Search,是FaceBook的AI团队针对大规模相似度检索问题开发的一个工具,使用C++编写,有python接口,对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。 Faiss提供了各种不同的算法组合,比如牺牲一些精度,来提供检索的速度;另外一种思路是,预先构建索引,通过空间换时间。所以,在看faiss的各种...
但是，目前相似性搜索领域需要克服的难题即它的规模和运行速度。雷锋网近日了解到，Facebook的人工智能研究团队就称已在该问题上取得了重要进展。Facebook在新发布的论文《Billion-scale similarity search with GPUs》中表示，可在GPU 上实现十亿规模级的相似性搜索，并且已开源该方法。在处理图像或视频等复杂数据时会...
Faiss(Facebook AI Similarity Search)是一个面向相似性搜索和聚类的开源库,专注于高维向量的快速相似性搜索。该库提供了一系列高效的算法和数据结构,可用于处理大规模高维向量数据,广泛应用于信息检索、机器学习和深度学习等领域。本文主要介绍Faiss中包含的量化器,量化器可以将高维向量映射到低维码本(codebook)以便进行...