Facebook-Faiss原理
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 ...
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Faiss向量原理与应用详解
************* 原文 https://mp.weixin.qq.com/s/5KkDjCJ_AoC0w7yh2WcOpg *********************** faiss是facebook为稠密向量提供高效相似度计算搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，为近邻 ...
facebook 相似性搜索库 faiss
faiss 个人理解： https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来，make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射（向量形式）存储到硬盘上， Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它包含 ...
Centos 7.3 编译 & 安装 & 测试 facebook faiss
许多 AI 系统训练完毕，正式上线时的基本操作往往可以抽象为：在高维向量空间中，给定一个向量，寻找与之最相近的 k 个向量。当向量数目异常巨大时，如何快速地执行这一基本操作，便成为 AI 系统在工程应用中必须解决的问题。 Facebook 发布 faiss (Facebook AI ...
python 开源全文检索工具 Whoosh
About Whoosh Whoosh is a fast, featureful full-text indexing and searching library implemented in p ...
Faiss向量相似性搜索
移步bdata-cap.com Faiss 快速入门（1） Faiss 更快的索引（2） Faiss低内存占用（3） Faiss 构建: clustering, PCA, quantization（4） 如何选择Faiss索引（5） 官网地址 ...
向量检索算法
通常来说，面向向量的相似性检索的方法分为精确检索和近似检索两类。 精确检索 精确检索的本质就是线性查找。线性查找通过在整个向量空间内，遍历所有已存向量计算其与检索向量的距离，通常是计算欧几里德距离或者点积。欧氏距离最近的向量或者点积最大的向量就是相似度最高的向量。线性查找算法简单，不需要建立 ...
【3】facebook大数据搜索库faiss使用——选择Index
选择Index并不明显，有几个问题可以帮助选择Index。 是否需要精确结果 使用Flat。 IndexFlat2是唯一能保证精确结果的Index。它为其他Index提供了对比标准。它不会压缩向量，不支持带标签添加，只能顺序添加。所以，如果你需要add_with_ids，使用IDMap ...