(一)向量编码与压缩 Faiss 采用了多种向量编码和压缩技术,将高维向量转换为低维表示,以减少存储空间和计算成本。其中,PQ(Product Quantization)编码和 OPQ(Optimized Product Quantization)编码是常用的方法。 (二)索引结构 Faiss 提供了多种索引结构,以适应不同的搜索需求。IVF(Inverted File)索引和 HNSW(Hierarchical...
index = faiss.IndexHNSWFlat(dimension, M) # 2. IndexHNSWPQ - HNSW + PQ压缩 index = faiss.IndexHNSWSQ(dimension, M) 问题:请用数学语言介绍HNSW的计算过程,以及主要面向哪些问题的解决 回答: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 是一种多层图结构的索引方法。 语义解释: “层次化可导航的小世界...
IVF(Inverted File System):将高维向量空间划分为多个聚类(Voronoi cells),检索时仅搜索目标簇内的向量 PQ(Product Quantization):将原始向量切分为子向量并分别量化,用笛卡尔积近似距离计算 HNSW(Hierarchical Navigable Small World):多层图结构实现高效近邻搜索 2. 性能优势 支持十亿级向量的毫秒级检索 GPU加速版本可...
faiss中核心算法是Product Quantization(PQ),即乘积量化,这里的乘积是指笛卡尔积,意思是说将原始向量分解成若干个低维向量的笛卡尔积,并对分解得到的低维向量空间做量化,这样原始向量便能通过低维向量的量化code表示。 算法原理 PQ编码 PQ将高维向量拆成多个子向量,每个子向量都压缩成一个数字,这样高维向量就可以用...
Faiss(Facebook AI Similarity Search)是Meta(原Facebook)开源的高效相似性搜索库,主要用于处理大规模向量数据的快速检索任务。其核心优势在于能够在高维空间中快速找到与目标向量最接近的邻居,适用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等场景。 一、Faiss的核心功能与原理 高效索引结构 Faiss通过构建索引...
HNSW(Hierarchical Navigable Small World graphs):基于小世界图的索引方法,适用于快速近似最近邻搜索。 这些索引结构可以单独使用,也可以组合使用,如IVF-PQ就是一种常见的组合索引,能够在保证检索精度的同时,显著提升检索速度。 GPU加速 Faiss充分利用了GPU的强大并行计算能力,通过GPU加速,在处理大规模数据时,检索速度得...
Faiss 采用了多种向量编码和压缩技术,将高维向量转换为低维表示,以减少存储空间和计算成本。其中,PQ(Product Quantization)编码和 OPQ(Optimized Product Quantization)编码是常用的方法。 (二)索引结构 Faiss 提供了多种索引结构,以适应不同的搜索需求。IVF(Inverted File)索引和 HNSW(Hierarchical Navigable Small World...
1.支持多种距离度量：支持L2（欧几里得）距离、点积和余弦相似度等多种距离度量方法。2.丰富的索引结构：包含多种索引策略，如倒排文件（IVF）、分层可导航小世界图（HNSW）、NSG等。这些索引结构大大提高了大规模向量数据的搜索效率，使得FAISS能够处理数十亿级别的向量数据集。3.支持向量量化：支持多种量化技术，可...
Product Quantization (PQ):将高维向量分成多个子向量,每个子向量独立量化,从而降低计算复杂度。 Hierarchical Navigable Small World (HNSW):基于图的近似最近邻搜索算法,构建多层图结构,每一层节点代表一个向量,节点间边代表相似度。搜索时通过层次跳跃快速缩小搜索范围,最终找到近似最近邻。 量化技术 Faiss使用量化技术...