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...
train_residual调用train_residual_o来实现level2的训练,IndexIVFPQ只进行2级训练,所以后面do_polysemous_training为false,后面也不再调用refine_pq.train进行level3的训练。 在train_residual_o中quantizer->assign分配给粗质心,返回一个到排序的结果向量列表,根据这一列表调用quantizer->compute_residual计算出残差,供p...
IndexIVFPQ 相比 IndexIVF 又增加了两个参数 m 和 bits,其中 m 表示需要将原始向量分成的段数,而bits表示没一段聚类之后的类别数,比如bits=8,则可以表示256个类别。 运行代码,产生如下结果,从结果上看虽然原始向量经过了压缩,但是查询的结果还是合理的。 the most simililar queries to: 搜狐快站与微信微官网...
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...
编码参数: Flat:存储原始向量,通过IndexFlat或IndexIVFFlat实现 PQ:PQ16使用16个字节编码向量,通过IndexPQ或IndexIVFPQ实现 PQ8+16:表示通过8字节来进行PQ,16个字节对第一级别量化的误差再做PQ,通过IndexIVFPQR实现。 对于倒排索引, description 参数里面, 索引文件格式后,需要制定编码方式。编码方式有: Flat, PQ...
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。
faiss 三个最基础的 index. 分别是IndexFlatL2,IndexIVFFlat,IndexIVFPQ 搜索时,可以以查询向量为中心,返回距离在一定范围内的结果,如返回数据库中与查询向量距离小于0.3的结果。不是所有的Index都支持按距离检索,但是下面三种Index都支持,只支持在CPU使用。
GpuIndexFlat, GpuIndexIVFFlat 和 GpuIndexIVFPQ分别是IndexFlat, IndexIVFFlat 和 IndexIVFPQ的GPU实现。它们除了算法需要的参数,还需要一个资源对象GpuResources,来避免无效的数据交互。 GPU下的限制: 都所有索引 k 和nprobe 必须小于1024 GpuIndexIVFPQ,每个向量允许字节数:1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20...
nlist=100# 子量化器的数量m=8k=4# 设置量化器建立检索空间quantizer=faiss.IndexFlatL2(d)# 8指定每个子向量编码为8位index=faiss.IndexIVFPQ(quantizer,d,nlist,m,8)index.train(xb)index.add(xb)D,I=index.search(xb[:5],k)index.nprobe=10# 搜索D,I=index.search(xq,k)print(I[-5:]) ...