文章目录前言一、Chroma的优点1.易用性和集成：2.内存管理：3.功能丰富：4.内置存储和检索优化：二、FAISS的优点1.高性能：2.**灵活性**：3.GPU加速：4.社区支持和文档：三、选择Chroma还是FAISS四、使用FAISS1.安装FAISS2.使用FAISS与LangChain集成五、安装

先把仓库克隆到本地，我这边还需要改cmake环境，在project上面加set(CMAKE_CUDA_COMPILER/usr/local/cuda-11.8/bin/nvcc)构建mkdirbuildcmake-Bbuild.编译，只需要编译faiss这部分就可以，（主目录下有很多测试代码，编译很慢，只编译faiss会快很多）cdbuildmake-jfaiss这时候可

语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。什么是向量数据库?向量数

ubuntu源码编译安装faiss#安装依赖aptupdateaptinstallbuild-essentiallibopenblas-devliblapack-devlibopencv-dev#clonegitclonehttps://github.com/facebookresearch/faiss.gitcdfaiss./configuremake-j32makeinstall使用示例：#include<faiss/IndexF

人脸检测使用MTCNN模型的detech方法获取人脸坐标人脸识别使用MTNN模型获取人脸特征使用InceptionResnetV1模型获取512个人脸特征向量使用获取的人脸特征向量与已知人脸向量对比，已知人脸向量存储在fiass相似性搜索库中fromfacenet_pytorchimportMTCNN,InceptionResnet

importsysimportfaissimportnumpyasnpd=64nb=100nq=10np.random.seed(1234)xb=np.random.random((nb,d)).astype('float32')printxb[:2]xb[:,0]+=np.arange(nb).astype('float32')/1000#sys.exit()printxb[:2]xq=np

Faiss简介1.Faiss是什么Faiss是FacebookAiResearch开发的一款稠密向量检索工具。引用FaissWiki上面的一段简介Faissisalibraryforefficientsimilaritysearchandclusteringofdensevectors.Itcontainsalgorithmsthatsearchinsetsofvectorsofanysize

安装faiss-gpu失败的问题安装faiss-gpu出现问题：尝试使用：condainstall-cconda-forgefaiss-gpu或者用对应的whl包https://github.com/kyamagu/faiss-wheels/releases/tag/v1.7.3https://github.com/kyamagu/faiss-wheels/issues/54

Faiss是一个高效地稠密向量相似检索和聚类的工具包，由Facebook开发，由C++编写，并且提供了python2和python3的封装。 安装pipinstallfaiss-cpupipinstallfaiss-gpu

最近使用sklearn跑一些机器学习的实验对比，发现许多算法随着数据集增大，训练时间呈几何增加，加之交叉验证、参数选择等，非常耗时。对此，已经有许多优化方案被提出。这里给出一

jupyter-Notebook使用以及链接faiss库环境开始1.推荐时用conda安装faiss库//cpu版本condainstall-cpytorchfaiss-cpu//gpu版本condainstall-cpytorchfaiss-g