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【FAISS】构建高效相似性搜索系统:从零开始

时间:2024-08-23 19:57:17浏览次数:14  
标签:索引 从零开始 搜索 相似性 faiss NumPy 向量 FAISS

FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是一个用于高效相似性搜索和聚类的大规模集合库,尤其适用于处理大规模的向量数据集。FAISS 主要用于近似最近邻搜索,可以极大地加速大规模数据集上的搜索速度。以下是使用 FAISS 构建相似性搜索系统的步骤:

安装 FAISS
  1. 安装依赖项:确保您的系统上已安装了 Python 和必要的库(如 NumPy)。
  2. 安装 FAISS:使用 pip 安装 FAISS。打开终端或命令提示符,运行以下命令:
     bash 

    深色版本

    1pip install faiss-cpu
准备数据
  1. 获取数据集:准备一个包含向量的文件。向量可以来自文本、图像或其他数据源。
  2. 加载数据:使用 Python 加载数据集,并将其转换为 NumPy 数组。
构建索引
  1. 初始化索引:根据数据类型和索引策略创建一个 FAISS 索引对象。
     python 

    深色版本

    1import faiss
    2
    3# 创建一个索引,例如使用 L2 距离度量
    4index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # dimension 是向量的维度
  2. 添加数据:将数据添加到索引中。
     python 

    深色版本

    1# data 是一个 NumPy 数组,shape 为 (n

标签:索引,从零开始,搜索,相似性,faiss,NumPy,向量,FAISS
From: https://blog.csdn.net/2403_86762465/article/details/141473517

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