faiss

邴越10 小时前
数据库·faiss
不同向量数据库(FAISS / Pinecone / Weaviate)在 RAG 中的优缺点在 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 任务中,向量数据库用于高效存储和检索文本向量。FAISS、Pinecone 和 Weaviate 是当前主流的向量数据库,它们各有优缺点,适用于不同的应用场景。本文将详细比较它们的特性,并分析在 RAG 任务中的适用性。
maxmaxma15 天前
langchain·faiss·rag
检索增强生成RAG with LangChain、OpenAI and FAISS参考:RAG with LangChain — BGE documentationAPI keys - OpenAI APIhttps://platform.openai.com/api-keys
maxmaxma15 天前
数据库·milvus·faiss
LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS以下是 Chroma、Milvus 和 FAISS 的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:
tortorish19 天前
faiss
faiss-gpu安装方法我们若直接用pip安装faiss-gpu,会提示登录网站:https://anaconda.org/ , 然后搜索faiss-gpu会进入如下界面,或者直接点击faiss-gpu
MMMMMMMay Love Code1 个月前
学习·聚类·faiss
大模型工程师学习日记(十一):FAISS 高效相似度搜索和密集向量聚类的库Facebook AI Similarity Search (Faiss /Fez/) 是一个用于高效相似度搜索和密集向量聚类的库。它包含了在任意大小的向量集合中进行搜索的算法,甚至可以处理可能无法完全放入内存的向量集合。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。
橙子小哥的代码世界3 个月前
数据库·人工智能·深度学习·神经网络·elasticsearch·milvus·faiss
打造RAG系统:四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南在当今信息爆炸的时代,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)系统已成为自然语言处理(NLP)领域的重要工具。RAG 系统通过结合生成模型和信息检索技术,能够在大规模数据中高效地获取相关信息,生成更为精准和有针对性的内容。而在构建 RAG 系统时,选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Faiss、Elasticsearch 和 Chroma,并提供在 RAG 系统中的选型建议,帮助开发者做出
报名搜谷安4 个月前
milvus·faiss·iotdb
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)
报名搜谷安4 个月前
milvus·faiss·iotdb
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。
狂奔solar4 个月前
faiss
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4 个月前
开发语言·c++·faiss
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
Jacob_AI4 个月前
faiss
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。
多吃轻食5 个月前
数据库·faiss
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。
多吃轻食5 个月前
数据库·faiss
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:
多吃轻食5 个月前
数据库·人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·faiss
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
多吃轻食5 个月前
数据库·faiss
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∣
weixin_487058415 个月前
音视频·faiss
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。
多吃轻食5 个月前
数据库·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·faiss
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。
weixin_487058415 个月前
人工智能·机器学习·faiss
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。
CrazyCosin5 个月前
python·flask·faiss·clip·resnet50
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:
CrazyCosin5 个月前
python·flask·faiss
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