FAISS 是Meta开源的用于高效搜索大规模矢量数据集的库 性能优化: 和传统数据库一样,可以使用工程手段优化矢量数据库搜索性能,最直接的就是更新索引算法 ,对索引数据进行分区优化。 平面索引(FLAT):将向量简单地存储在一个平面结构中,最基本的向量索引方法。 欧式距离(Euclidean Distance) 余弦相似度(Cosine Similarity...
Zilliz,数据基础设施,由Milvus提供技术支持 FAISS是Meta开源的用于高效搜索大规模矢量数据集的库 性能优化(待完善): 和传统数据库一样,可以使用工程手段优化矢量数据库搜索性能,最直接的就是更新索引算法 ,对索引数据进行分区优化。 平面索引(FLAT):将向量简单地存储在一个平面结构中,最基本的向量索引方法。 欧式距离...
如 BM25, TF-IDF, Cosine Similarity, Jaccard Similarity 等，以及多种检索技术，如 Elasticsearch, Fa...
一个矢量搜索引擎 Milvus,一个为可扩展的相似性搜索而构建的矢量数据库 Chroma,一个开源嵌入式商店 Typesense,快速的开源矢量搜索引擎 Zilliz,数据基础设施,由Milvus提供技术支持 FAISS 是Meta开源的用于高效搜索大规模矢量数据集的库
Langchain.js 也支持集成 Hugging Face 模型,这允许你使用 Hugging Face 提供的各种预训练模型来处理文档向量化。此外也可以保存到向量数据库(如 Pinecone、Weaviate、Faiss 等)中,可以进行高效的相似度搜索。Langchain.js 也支持与这些向量数据库的集成。
Langchain.js 也支持集成 Hugging Face 模型,这允许你使用 Hugging Face 提供的各种预训练模型来处理文档向量化。此外也可以保存到向量数据库(如 Pinecone、Weaviate、Faiss 等)中,可以进行高效的相似度搜索。Langchain.js 也支持与这些向量数据库的集成。
if the FAISS return the cosine similarity score already during thesimilarity_search_with_scorecall, should the_max_inner_product_relevance_score_fnfor the FAISS just return the identical score instead of1-scorewhen calculating the relevance score?
pip install langchain transformers faiss-cpu 这其中：langchain：用于构建智能化的语言模型应用的框架，...
CosineSimilarity.between(Embedding, Embedding) 计算两个 Embedding 之间的余弦相似度 Embedding.normalize() 对嵌入向量进行归一化(就地操作) 嵌入模型 EmbeddingModel 接口代表一种特殊类型的模型,将文本转换为 Embedding。 当前支持的嵌入模型可以在这里找到。 API EmbeddingModel.embed(String) 嵌入给定的文本 Embedding...
当然Chroma也可以被替换为FAISS检索引擎,使用方式也是相似的。 此外通过定义as_retriever 函数中的{"k": vector_search_top_k},我们还可以改变检索结果的返回数量,有助于帮助LLM获取更多有效信息,但也为增加Prompt的长度,提高推理延时,因此不建议将该数值设定太高。创建rag_chain的完整代码如下: documents = load_...