通过上述步骤,你可以使用Faiss库中的IVFPQ索引进行聚类(实际上是索引构建过程中的粗聚类和细聚类),并用于后续的相似度检索任务。需要注意的是,IVFPQ的主要优势在于检索效率,而不是聚类效果本身。
PQ优化了向量距离计算的过程,但是假如库里面的向量特别多,每一个查询向量依旧要进行很多次距离计算,效率依旧还是不够高,所以这时就有了Faiss用到的另外一个关键技术——Inverted File System。 IVF本身的原理比较简单粗糙,其目的是想减少需要计算距离的目标向量的个数,做法就是直接对库里所有向量做KMeans Clustering,假...
PQ优化了向量距离计算的过程,但是假如库里面的向量特别多,每一个查询向量依旧要进行很多次距离计算,效率依旧还是不够高,所以这时就有了Faiss用到的另外一个关键技术——Inverted File System。 IVF本身的原理比较简单粗糙,其目的是想减少需要计算距离的目标向量的个数,做法就是直接对库里所有向量做KMeans Clustering,假...
(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 = index = faiss.IndexIVFPQ(quantizer, dimensions, nlist, m, bits) index=faiss.index_factory(d, "IVF100,PQ8x8") 关于index_factory,官网提供了更加复杂的样例: 2、单机10亿级向量查询 在上面的相似问查询中,数据量都在百万级。虽然有一些方法可以减少内存的使用,但是在向量规模过大的情况下,无论...
IndexIVFPQR() faiss.IndexPQ() 参考地址: Faiss:facebookresearch/faiss Milvus:milvus.io/cn/ faiss 学习笔记(一) | 三种基础索引方式学习 【Faiss】源码阅读(三)--IVFFlat(倒序索引)_怡宝2号-CSDN博客 编辑于 2022-03-12 18:24 内容所属专栏 推荐系统学习笔记 一些有关推荐的记录与感想 订阅专栏...
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...
其中,IVFPQ是最常用的算法,能够在高维向量中实现较快的检索速度。 示例:进行关键词搜索 # 设置搜索参数 k = 10 # 返回结果数量 D = 128 # 向量维度 m = 64 # PQ码本大小 nb_codes = 1 << m # PQ码本数量 # 执行搜索 d = index.search(data, k) # 检索结果为每个输入向量的前k个相似向量 三...
这也是IVF只能返回近似准确结果的原因。IVF是可以和PQ组合使用的,相当于压缩了样本,同时还减少了搜索范围,不仅减少了内存时候,还提升了检索速度,这就是我们经常使用的IndexIVFPQ索引。 2.3.4 基于图索引HNSW 除了PQ索引和IVF索引,实际业务中比较常用的还有基于图的HNSW(Hierarchcal Navigable Small World graphs)索引...
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。