详情将官方Github地址：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexesFaiss是一个速度很快的向量Top k的召回算法库，适用于不同的应用场景，由于Faiss有各种索引构建的方式，本文主要简单介绍倒排索引的增、删、改、查的功能，以及Faiss算法的准确性和检索速度进行了介绍。增加数据(注：插入相同id的数据，不是把之前
1.Faiss的概念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/faiss2.Faiss基础依赖1
一、授权与会话什么是授权？授权是TPM2.0规范中的核心概念，TPM所有的规范都在保证对各类资源的访问必须得到授权。授权用于控制对TPM实体的访问，类似于操作系统中的访问控制机制，为TPM提供了安全保障。什么是会话？在TPM中，会话与授权紧密联系，有时在概念上会有一些重叠。会话是TPM完成授权的载体和工具。通过设置会话的各种属性和状态来完成各种授权。当然，会话也可以单独完成自己的任务，不用于授权。
文章目录模板字符串let箭头函数for of参数增强剩余参数(rest):打散数组(spread):数组降维数组解构:对象解构参数解构class期约 Promise解决: Promise 既学简写用法，又要学兼容写法！不是所有浏览器都支持ES6 模板字符串什么是: 支持换行，单双引号，以及支持动态生成内容的字符串。何时: 今后只要拼接字符串，都用模板字符串代替+拼接为什么: +拼接非常用和算数
说明本篇主要分析IVFPQ类型的索引的训练过程。遵循从APP -> 到faiss core的实现的流程。过程分析app假设现在已经有了一个可用的IVFPQ类型索引index实例，那么可以直接在程序中调用：index.train(learning_d)这里的learning_d表示训练集，这里的值是database总数与学习率的乘积。faiss coretrain() IndexIVFPQ类里
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维向量建库，然后在R100@1000 （即召回top 1000个，然后统计包含有多少个实际距离最近的top 100）= 87%的前提下单机15线程可以达到1000的qps，这个性能应该是可以满足大部分的推荐系统召回模块性能需求了。&
MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，相比MySQL那样的关系型数据库，它更显得轻巧、灵活，非常适合在数据规模很大、事务性不强的场合下使用。同时它也是一个对象数据库，没有表、行等概念，也没有固定的模式和结构，所有的数据以文档的形式存储(文档，就是一个关联数组式的对象，它的内部由属性组成，一个属性对应的值可能是一个数、字符串、日期、数组，甚至是一个嵌套的文档。)，数据格式就是JSON。
介绍
Faiss 是 Facebook 开源的一套高效相似性搜索以及向量聚类的开发库，支持各类相似性搜索的算法，Faiss 项目本身是使用 C++ 编写的，但是提供 Python 的绑定，可以直接使用 numpy 类型操作，同时也支持使用 GPU 加速计算，下面介绍下 Faiss 的源码编译过程。如果想仅使用 Python 进行开发，那么可以直接使用 pip 工具安装：# 例如使用 pip3 安装
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2023-07-28 15:02:05
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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。Faiss用C++编写，并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外，对一些核心算法提
faiss入门+使用的索引原理已经在项目中在离线时，用faiss算过50w 视频的相似度。 但感觉还是对faiss有些陌生，想对faiss理解更多一些。 有幸看到别人分享的这个帖子Faiss 在项目中的使用Faiss Indexs 的进一步了解这里跟着上面两篇文章的思路，对faiss理解更多一些。重新审视1.再问faiss 是什么？撇开具体定义不管，Faiss 就可以类比为一个可以设置索引的数据库
Faiss原理介绍github Faiss 包含多种相似性搜索方法。它假设实例表示为向量并由整数标识，并且可以将向量与 L2（欧几里得）距离或点积进行比较。与查询向量相似的向量是那些与查询向量具有最低 L2 距离或最高点积的向量。它还支持余弦相似度，因为这是归一化向量的点积。大多数方法，如基于二进制向量和紧凑量化代码的方法，只使用向量的压缩表示，不需要保留原始向量。这通常是以降低搜索精度为代价的，
# Faiss: 高效的相似度搜索工具
**Faiss** 是一个用于高效相似度搜索的 Python 库。它是 Facebook AI Research 实验室开发的一个开源项目，旨在为大规模向量集合提供快速的近似搜索和聚类功能。Faiss 通过利用各种技术来提高搜索速度，能够处理高维度数据，适用于许多应用领域，如图像搜索、语义搜索、推荐系统等。
## 1. 安装 Faiss
在使用 Fai
原创
2023-07-20 20:10:51
421阅读
# Java Faiss入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何实现“Java Faiss”。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解实现Java Faiss的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Java环境]
B --> C
JuiceFS官方文档JuiceFS Document CenterJuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能共享文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。JuiceFS 采用「数据」与「元数据」分离存储的架构，从而实现文件系统的
# Python FAISS - 介绍与使用指南
![faiss](
## 简介
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是Facebook AI Research开发的一款高性能相似性搜索库，用于在大规模数据集中进行快速、准确的相似性搜索。FAISS是基于C++开发的，但同时提供了Python的接口，方便Python开发者使用。FAISS使用了最先进的索引结
原创
2023-10-14 06:14:26
324阅读
我们前面已经发现搜索后，每条匹配结果都会有一个_score字段,以以下结果为例： 搜索条件为：{
"query": {
"match": {
"title": "马鲁斯"
}
}
}得到一条结果集为{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful
说明原本想尝试自己从头写，但看了下网上的各位前辈的博客后，感觉自己还是才疏学浅，没有理解透彻，所以在这里做个搬运工，偶尔加些个人的理解在里面。侵删。Faiss 的原理首先来介绍一下Faiss使用时候的数据流： 在使用Faiss的时候首先需要基于原始的向量build一个索引文件，然后再对索引文件进行一个查询操作，在第一次build索引文件的时候，需要经过Train和Add两个过程，后续如果有新的向量
# CPU 版本 # CPU version onlyconda install faiss-cpu -c pytorch# GPU 版本# Make sure you have CUDA installed before installing faiss-gpu, # otherwise it falls back to CPU versionconda install faiss-gpu -c
原创
2023-01-16 07:24:06
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# Faiss Java：高效向量搜索的Java实现
在机器学习和数据挖掘领域，向量搜索是一个非常重要的任务。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个由Facebook AI Research开发的高度优化的库，用于高效地进行向量搜索。FAISS原生支持C++和Python，但是Java开发者可能需要Java版本的FAISS。本文将介绍FAISS Java，
今天在运行人重识别程序的过程中，需要使用faiss，结果就报StandardGpuResources错了。看上去是需要安装faiss，但是我发现faiss已经安装了cpu版本。
原创
2022-11-26 09:58:09
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