怎么部署向量数据库faiss
部署Faiss(Facebook AI Similarity Search)向量数据库可以通过以下步骤完成:
- 安装 Faiss 库:首先需要安装 Faiss 库,可以通过 pip 安装:
pip install faiss
准备数据集:准备你的向量数据集,可以是 Numpy 数组或其他数据结构。
创建和索引向量:使用 Faiss 库创建索引,加载向量,然后建立索引,例如:
import faiss
# 创建一个空的向量数据库
dimension = 128
index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # 使用 L2 距离
# 添加向量数据
# vectors 是你的向量数据,形状为 (n, d),n 为向量数量,d 为维度
index.add(vectors)
- 查询向量:使用索引进行相似度查询,找到与给定向量最相似的向量,示例如下:
query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype(np.float32) # 生成一个查询向量
k = 5 # 查询的最近邻数量
D, I = index.search(query_vector, k) # 返回最近邻向量的距离和索引
print(I)
- 将索引保存到磁盘:为了后续的快速加载和使用,可以将索引保存到磁盘:
faiss.write_index(index, 'index.faiss')
- 加载索引:将索引从磁盘加载到内存,以进行快速查询:
index = faiss.read_index('index.faiss')
通过以上步骤,你可以成功地部署和使用 Faiss 向量数据库进行向量相似性搜索。如果需要更多高级配置和功能,可以查阅 Faiss 官方文档以获取更详细的说明和示例。
技术干货
Milvus 跨集群数据迁移
将 milvus 数据从 A 集群(K8S集群)迁到 B 集群(K8S集群),解决方案很多,这里提供一个使用官方 milvus-backup 工具进行数据迁移的方案。
2024-08-08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技术干货
改善行为科学实验与LLMs和Milvus
探索的重点是发现图片中的什么允许这种转变以及如何寻找它。这就是多维图像嵌入和向量数据库发挥作用的地方。
2024-07-26