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Faiss的学习

https://blog.razrlele.com/p/2594 这篇文章还不错哦，讲了Faiss的两个重要概念： PQ：Product Quantizer IVF：Inverted File System     Faiss是什么 Faiss是FAIR出品的一个用于向量k-NN搜索的计算库，其作用主要在保证高准确度的前提下大幅提升搜索速度，根据我们的实际测试，基于1600w 512

Facebook-Faiss原理

Faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。 官方资源地址https://github.com/facebookresearch/faiss F

faiss-2: 快速入门

数据准备 faiss可以处理固定维度d的向量集合，该集合用二维数组表示。 一般来说，需要两个数组： data：包含被索引的所有向量元素； query：索引向量，需要根据索引向量的值返回与向量集中的最近邻元素； 为了对比不同索引方式的差别，在下面的例子中统一使用完全相同的数据，即维数d为512，dat

【推荐系统】Faiss index选择

index选择 考虑因素：候选向量的数量级、index所占内存的大小、检索所需时间（是离线检索还是在线检索）、index构建时间、检索的召回率。 Faiss入门及应用经验记录 - 知乎 Flat ：暴力检索IVFx Flat ：倒排暴力检索PQx ：乘积量化IVFxPQy 倒排乘积量化LSH 局部敏感哈希HNSWx优点该方法是Fa

faiss计算余弦距离

faiss是Facebook开源的相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库 faiss不直接提供余弦距离计算，而是提供了欧式距离和点积，利用余弦距离公式，经过L2正则后的向量点积结果即为余弦距离，所以利用faiss计算余弦距离需要先对

BERT结合Faiss实现问答检索(少于50行代码)

本文主要介绍一个框架nlp-basictasks nlp-basictasks是利用PyTorch深度学习框架所构建一个简单的库，旨在快速搭建模型完成一些基础的NLP任务，如分类、匹配、序列标注、语义相似度计算等。 下面利用该框架实现问答检索 所谓检索，就是将本地所有待检索的每一个句子编码成一个向量，

faiss-加速匹配神器

https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 https://waltyou.github.io/Faiss-Introduce/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/296321754 另外，在存储embedding时，用pickle也是极好的

Faiss流程与原理分析

1、Faiss简介 　　Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Fai

小白安装faiss库指南（CPU版）

小白安装faiss库指南（CPU版） 一、原由 本人在参加Datawhale组织的11月组队学习《推荐系统入门实践：新闻推荐预测》时，在多路召回任务时，需要导入一个叫faiss库，于是百度查询了各种方法，把pip和conda更新了个遍，还是导入成功，直到在群里问的时候才发现，faiss库压根就不支持windows平台，需

faiss 没有提供余弦距离怎么办

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40236865 ，但最后观点不同 faiss是Facebook开源的用于快速计算海量向量距离的库，但是没有提供余弦距离，而余弦距离的使用率还是很高的，那怎么解决呢 import faiss from faiss import normalize_L2 import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise

以图搜图升级版faiss框架一之faiss介绍

1. Faiss Faiss是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它包含搜索任意大小的向量集的算法，最多可能不适合RAM。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。Faiss是用C ++编写的，包含Python / numpy的完整包装器。一些最有用的算法是在GPU上实现的。它由Facebook AI Resear

Faiss安装

一、上策：使用现成的faiss 找到别人（同事或同学）的python目录，找到faiss文件夹，复制到本地，并将其添加到PYTHONPATH下。 二、中策：使用anaconda anaconda上面的包要比pip多一些，如果pip找不到，就用anaconda。 三、下策：手动编译 手动编译需要openblas，openblas也需要手动编译。 参考资料 https

Faiss库系列1_概述

Faiss库系列1_概述 项目地址：https://github.com/facebookresearch/faiss 使用教程：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started 1 Faiss简介   Faiss由Facebook AI Research开发，是一个用于相似性搜索和密集向量聚类的高性能库，支持十亿级别向量的搜索，是