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...
在一些特定的、对于性能要求比较高的场景，还是需要用到传统的C++来进行编程的。但是C++的一个缺点是比较...
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...
According toFAISS, the cosine similarity can be obtained by normalizing the vectors first and then using inner product to build the index. However, running the code above, when settingnormalize_L2 = True, there will be a warning: UserWarning: Normalizing L2 is not applicable for metric type: ...
langchain 当使用MAX_INNER_PRODUCT和normalize_L2时，FAISS的警告和相关性评分不正确,关于相关性分数问题...
langchain 当使用MAX_INNER_PRODUCT和normalize_L2时，FAISS的警告和相关性评分不正确,关于相关性分数问题...