faiss

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OSCP：我理解的Web环境知识你需要特别关注以下模块所涵盖的知识点，因为它们在考试中出现的概率很高。1、SQL 注入（SQL Injection）

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23年8月我通过OSCP考试一、备考前的基本能力●扎实的 TCP/IP 网络知识：能够理解基础网络协议和数据通信原理。●Windows 和 Linux 管理经验：熟悉常见操作系统的基本操作和管理。

简单测试下faiss 检索速度在NLP的应用中，经常需要用到对向量的搜索，如果向量的数量级非常大，比如1千万，甚至上亿条，普通的方式就满足不了生产需要了，falcebook开源的faiss框架能够解决“海量向量搜索”的问题。faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。具有以下特性。

为什么每天的风都这么大

编译faiss的C++ API主参考：https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md 其他资料：https://blog.csdn.net/weixin_44684139/article/details/123417681

faiss VS ChromaDBfaiss 是一个开源的机器学习库，由Facebook AI Research（FAIR）开发，主要用于高效的大规模向量搜索和聚类。

向量数据库FAISS之二：基础进阶版Faiss 使用了欧几里得 (L2) 距离的平方，避免了平方根。这仍然与欧几里德距离一样单调，但如果需要精确距离，则需要结果的额外平方根。

向量数据库FAISS之六：如何让FAISS更快通过 faiss.index_factory() 调用实例化索引是很常见的。但这种实例化方式将索引参数设置为安全值，同时存在许多与速度相关的参数。许多 Faiss 组件可以利用：

向量数据库FAISS之五：原理(LSH、PQ、HNSW、IVF)左侧是字典，右侧是 LSH。目的是把足够相似的索引放在同一个桶内。LSH 有很多的版本，很灵活，这里先介绍第一个版本，也是原始版本

向量数据库FAISS之四：向量检索和 FAISS公式Jaccard ( A , B ) = 1 − ∣ A ∩ B ∣ ∣ A ∪ B ∣ \text{Jaccard}(A, B) = 1 - \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} Jaccard(A,B)=1−∣A∪B∣∣A∩B∣

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使用Faiss构建音频特征索引并计算余弦相似度在自然语言处理（NLP）和语音识别任务中，我们经常需要从音频数据中提取特征，并根据这些特征对音频文件进行相似度计算。为了提高效率和准确性，Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个非常强大的库，它允许我们快速构建高效的相似度搜索索引。本文将介绍如何使用Faiss构建音频特征索引，并实现余弦相似度计算。

向量数据库FAISS之一：官方简单教程什么是相似度搜索给出一组向量d维 { x 1 , … , x n } \{x_1, …,x_n \} {x1,…,xn}，Fassi 在 RAM 中建立数据结构。

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faiss 提供了多种索引类型在 faiss 中，IndexFlatL2 是一个简单的基于 L2 距离（欧几里得距离）进行索引的索引类型，但实际上，faiss 提供了多种索引类型，支持不同的度量方式和性能优化，您可以根据需求选择不同的索引类型。

resnet50,clip，Faiss+Flask简易图文搜索服务文件夹目录结构：templates-----upload.htmlfaiss_app.py前端代码：后端代码：

Clip结合Faiss+Flask简易版文搜图服务使用目录结构：templates---upload.htmlfaiss_app.py前端代码：upload.html

科研小达人

Langchain调用模型使用FAISS1.导包2.加载数据3.文本分割符4.文本分割5.文本编码6.FAISS增强7.检索器8.检索输出：罗浮宫（法语：Musée du Louvre,英语 /ˈluːv(rə)/ ），正式名称为罗浮博物馆，位于法国巴黎市中心的塞纳河边，原是建于12世纪末至13世纪初的王宫，现在是一所综合博物馆，亦是世界上最大的艺术博物馆之一，以及参观人数最多的博物馆，是巴黎中心最知名的地标。

Milvus 与 Faiss：选择合适的向量数据库向量数据库 Milvus 和 Faiss 都是处理大规模向量数据的工具，尤其适用于需要相似性搜索的场景，比如推荐系统、图像检索和自然语言处理等。但它们各自的设计初衷和功能有所不同，适用于不同的使用场景。下面，我们从性能、功能特性、部署和使用难度、适用场景等方面对它们进行对比。

FastText 和 Faiss 的初探了解大模型目前已经是如火如荼的程度，各个大厂都有推出面向大众的基础大模型，同时诸多行业也有在训练专有大模型，而大模型的发展由来却是经过多年从文本检索生成、深度学习、自然语言处理，在Transformer架构出来后，才有了爆发性的发展，今天我们来探索使用下文本解析、词向量方向的事情！

【Faiss】构建高效搜索系统 - Faiss向量数据库的搭建目录编辑1. 引言2. Faiss简介3. 安装与配置3.1 在不同操作系统上的安装方法3.1.1 Windows

程序者王大川

【大数据】深入解析向量数据库Faiss：搭建与使用指南摘要：本文将介绍向量数据库的概念，重点讲解Faiss这一高性能相似性搜索库。通过分析官网内容，详细阐述Faiss的安装过程及使用方法，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

构建高效搜索系统 - Faiss向量数据库的快速入门目录快速入门创建第一个Faiss索引加载数据到索引中执行基本查询评估索引性能先需要导入必要的库，并定义一个索引对象。使用最基础的Flat索引作为例子。