index = faiss.IndexFlatL2(d) # 把向量加到索引里 index.add(xb) # 搜索最近邻 k = 4 # 找4个最近邻 D, I = index.search(xq, k) print(f“搜索结果的距离: {D[:5]}”) # 打印前5个查询结果的距离 print(f“搜索结果的索引: {I[:5]}”) # 打印前5个查询结果的索引 这段代码看起来挺...
importtime# 设置查找5个相近向量k=5# 索引库健全性检查,没出问题表明库加载成功D,I=index.search(xb[:5],k)# 开始时间start=time.time()# 实际检索D,I=index.search(xq,k)# 结束时间end=time.time()# 这里用的是一台很弱的电脑,速度慢正常。print("耗时{}s".format(end-start))# 前五个查询向量...
可以看到当batch=10000及以上,单条耗时已经不再降低,说明已经到达上限了,这里是和机器性能有关;one search时cpu 使用率是100%,batch search时cpu使用率是100%~200%,不会都跑满。 初级加速faiss python search速度:one search 改成 batch search 高阶索引+batch查询 这里只使用IndexIVFFlat高阶索引,不做其他高阶...
1. 检查Python版本 在终端中输入以下命令检查Python版本: python--version 1. 确保Python版本在3.6及以上。如果未安装Python,可以通过[官方说明]( 2. 安装CUDA Toolkit 下载并安装CUDA Toolkit后,需确保将CUDA的bin目录添加至系统环境变量中。 3. 创建Python虚拟环境 推荐使用虚拟环境管理包来避免环境的冲突。在终端...
index.search(query_vector, k)将返回与查询向量最相似的 k 个向量的距离 (D) 和它们在索引中的位置 (I)。 6. 评估结果 最后,可以查看查询结果。 print("查询向量:",query_vector)print("最相似的向量索引:",I)print("相似项的距离:",D)
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。 简单来说,Faiss的工作,就是把我们自己的候选向量集封装成一个index数据库,它可以加速我们检索相似向量TopK的过程,其中有些索引还...
index = index_builder.index 向索引中添加数据接下来,我们将向量数据添加到索引中: # 将向量数据添加到索引中 index.add(embeddings) 搜索最相似的向量现在,我们已经将向量数据添加到了索引中,接下来就可以搜索与给定向量最相似的向量了。我们可以使用 index.search 方法来执行搜索:```python 给定一个查询向量query...
index.search就是在进行相似性检索了。参数1是输入数据,参数2是个数。 k = 4,表示要搜索4个近邻(NN)。也就是通常说的KNN,K-means的K。 xb[:5]是xb的0 - 4行共5组向量,在xb中找到与输入的5个向量最相似的4个向量。 返回值:I I表示的是id。输出如下: ...
index = faiss.IndexFlatL2(dimension) index.add(data) # 查询向量 query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype('float32') k = 10 # 返回最相似的前10个向量 distances, indices = index.search(query_vector, k) print("查询向量:", query_vector) print("最相似的前{}个向量的索引:...
和我们在常见数据库里指定字段类型一样, Faiss 也能够指定数据类型,比如 IndexFlatL2、IndexHNSW、IndexIVF等二十来种类型,虽然类型名称看起来比较怪,和传统的字符串、数字、日期等数据看起来不大一样,但这些场景将能够帮助我们在不同的数据规模、业务场景下,带来出乎意料的高性能数据检索能力。反过来说,在不同的业务...