faiss.normalize_l2 函数就是用于执行此操作的。 1. 输入数据准备:函数接受一组向量作为输入,这些向量可以是内存中的数组或者是一个迭代器,表示一系列的向量。 2. 向量归一化:使用 L2 范数对每个向量进行归一化处理。L2 范数是指向量的模长,也就是向量的平方和的平方根。通过归一化,可以将向量的尺度调整为一致...
normalize_L2: bool = False, distance_strategy: DistanceStrategy = DistanceStrategy.EUCLIDEAN_DISTANCE, **kwargs: Any, ) -> FAISS: 工作步骤: 1. 创建FAISS索引** if distance_strategy == DistanceStrategy.MAX_INNER_PRODUCT: index = faiss.IndexFlatIP(len(embeddings[0])) else: index = faiss.Ind...
[1]) # 这里必须传入一个向量的维度,创建一个空的索引 faiss.normalize_L2(datas_embedding) index.add(datas_embedding) # 把向量数据加入索引 return index def data_recall(faiss_index, query, top_k): query_embedding = model.encode([query]) faiss.normalize_L2(query_embedding) Distance, Index = ...
但是C++的一个缺点是比较难找到很好的轮子，这也是很多人专用Python的一个重要原因。这篇文章我们要介绍...
normalize_L2(xb) print('xb.shape = ',xb.shape,'\n') # 二,准备查询向量 print('=== 2,query vector ===') xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32') xq[:, 0] += np.arange(nq) / 1000. # 待检索的query向量 faiss.normalize_L2(xq) print('xq.shape = ',xq.shape,'...
faiss.normalize_L2(embeddings) 在执行index.Search()时给出212.0范围内的距离 index = faiss.IndexFlatL2(vectormatrix.shape[1]) print(index.is_trained) faiss.normalize_L2(vectormatrix) index.add(vectormatrix) print(index.ntotal) Distance, Index = index.Search(token_vector.reshape((1,token_vector...
Faiss提供了faiss.METRIC_INNER_PRODUCT 和faiss.METRIC_L2 只需要我们代码加上normalize_L2 IndexIVFFlat在参数选择时,使用faiss.METRIC_INNER_PRODUCT 为了验证正确性,我们先使用其他方法实现 1 使用numpy实现 def cosine_similarity_custom1(x, y): x_y = np.dot(x, y.transpose()) x_norm = np.sqrt(np...
faiss.normalize_L2(user_embedding) cpu_index = faiss.IndexFlatIP(dimension) # 构建索引index gpu_index = faiss.index_cpu_to_all_gpus(cpu_index) print(gpu_index.is_trained) # False时需要train gpu_index.add(user_embedding) # 添加数据 ...
faiss并不提供计算与余弦距离,只提供了点积计算和欧式距离,所以在计算余弦距离时,需要对输入进行L2正则,代码如下: import faiss from faiss import normalize_L2 def faiss_precise_search(embeding_library, persons, embeding_search,topk=1): ## 这里也可以使用上文的sklearn的包进行正则 ...
(embeddings, dtype=np.float32) if normalize_L2: faiss.normalize_L2(vector) index.add(vector) documents = [] for i, text in enumerate(texts): metadata = metadatas[i] if metadatas else {} documents.append(Document(page_content=text, metadata=metadata)) index_to_id = {i: str(uuid.uuid...