代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #HNSW索引初始时没有层级 index.hnsw.max_level #-1# 层级(或层次)也是空的 levels=faiss.vector_to_array(index.hnsw.levels)np.bincount(levels)#array([],dtype=int64) 一旦添加数据构建索引,max_level和层级信息将自动设置: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代...
我们先对 IVF 中找到的格子中心点(centroid)建立一个 HNSW 的图,这样本来需要先在所有中心点找最近的那个,现在也变成了用 HNSW 来近似找到最近邻的中心点。 当然,要使得这个方法能够发挥最大的作用,我们需要把原本的“少中心大格子”转变为“多中心小格子”。 HNSW can be used to quickly find the approximate...
IndexIVF::train IVF会对给定数据进行聚类,得到固定数目的聚类中心。分两步: train_q1,聚类 train_residual,这个地方应该是PQ计算的优化步骤,就是PQ结束后向量和簇中心做差,这一步就是在做差。IVF没实现这个方法因为IVF暂时不存在PQ操作。 Level1Quantizer::train_q1 借助faiss::Clustering,主要代码如下: Clustering...
灵活的索引结构:Faiss支持多种索引结构,如HNSW(Hierarchical Navigable Small World)、IVF(Inverted Indexed Vector File)和PQ(Product Quantization),这些结构可以针对不同的数据和查询需求进行优化。HNSW适合于处理大规模数据集的近似最近邻搜索,而IVF和PQ则适用于需要高效存储和查询的场景。 GPU加速:Faiss利用GPU进行向量...
IndexIVFPQ类里面没有override train函数,所以上面的接口调用的是其父类IndexIVF下定义的train函数,其定义如下: //n: 训练集向量个数 //x: 训练指针 void IndexIVF::train (idx_t n, const float *x) { if (verbose) printf ("Training level-1 quantizer\n"); ...
首先,我们将使用Faiss的IVF算法来构建索引: import faiss # 导入Faiss库 index = faiss.IndexIVFFlat(d, index_ivf_dim, faiss.METRIC_L2) # d为特征维度,index_ivf_dim为索引维度,这里我们使用L2距离作为相似度度量标准 然后,我们将使用add方法将图像特征添加到索引中: index.add(features) # 将提取的图像...
FAISS IVFPQ faiss ivfpq训练 Faiss是什么 Faiss是FAIR出品的一个用于向量k-NN搜索的计算库,其作用主要在保证高准确度的前提下大幅提升搜索速度,根据我们的实际测试,基于1600w 512维向量建库,然后在R100@1000 (即召回top 1000个,然后统计包含有多少个实际距离最近的top 100)= 87%的前提下单机15线程可以达到1000...
测试代码中的索引方式使用到了faiss中最基本的IndexFlatL2，它使用 L2 距离（欧氏距离）进行暴力搜索（brute-force search），适用于向量数量较小的情况。由于它在内存中存储所有向量，因此当向量数量较大时，内存开销会很大。除此之外faiss中常用的还有IndexIVFFlat、IndexIVFPQ等索引方式可以显著减少索引的内存资源占用...
Faiss具体实现有一个小细节就是在计算查询向量和一个簇底下的向量的距离的时候,所有向量都会被转化成与簇心的残差,这应该就是类似于归一化的操作。使用了IVF过后,需要计算距离的向量个数就少了几个数量级,最终向量检索就变成一个很快的操作。 IVF相关的代码会随着量化算法介绍。