怎么做向量数据库faiss怎么用
在使用 faiss 进行向量检索之前,你需要先安装 Faiss 库。你可以通过以下步骤使用 Faiss:
- 安装 Faiss 库: 你可以通过 pip 工具来安装 Faiss 库,运行以下命令:
pip install faiss
- 创建向量索引: 首先,你需要将待检索的向量数据加载到 Faiss 的索引中。以下是一个简单的示例:
import faiss
import numpy as np
# 创建随机向量数据
d = 64 # 向量维度
nb = 100000 # 向量数量
np.random.seed(1234)
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
# 创建向量索引
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(xb)
在此示例中,我们创建了一个维度为 64 的随机向量数据集,并使用 L2 距离作为度量来创建了一个 Flat 索引。
- 进行向量检索: 一旦索引被构建,你可以使用以下代码进行向量检索:
k = 5 # 返回最接近邻居的数量
d_query = np.random.random((1, d)).astype('float32') # 随机查询向量
D, I = index.search(d_query, k)
print("最近邻居的索引: ", I)
print("最近邻居的距离: ", D)
在上面的代码中,我们随机生成了一个查询向量,并使用 search
方法来查找最接近的 k 个邻居向量的索引和距离。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求使用 Faiss 库进行更复杂的向量检索操作。希望这可以帮助你开始使用 Faiss 进行向量检索。
技术干货
如何实现 Delivery Hero 的 AI 生成图像安全系统
在应用程序中附有图像的产品比没有图像的产品更频繁地被订购。具体来说,86% 在应用程序上订购的产品附有图像。在进行 A/B 测试后,他们还发现仅通过为产品添加图像,转化率就增加了 6-8%。这一发现意味着产品图像是顾客在Delivery Hero 应用程序上订购食品之前的关键因素之一。
2024-07-26技术干货
高级检索增强生成(RAG)应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz(旧金山)主办的非结构化数据聚会上,LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成(RAG)框架更简单、更易于生产准备的知识,并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26技术干货
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26