faiss向量数据库

Faiss是一个高效的开源库，专门用于大规模的机器学习向量数据库搜索。它支持CPU和GPU加速，能够处理高维数据，并提供多种相似度搜索算法，如 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 搜索。Faiss的核心是索引结构，例如IVFADC、HNSW等，这些索引允许快速地找到与给定查询向量最接近的一组数据点。该库广泛应用于推荐系统、图像检索、自然语言处理等领域。

使用 Faiss，你可以轻松地创建和管理索引，进行实时的向量相似度查询，并且由于其高度优化的性能，对于大数据集来说尤为高效。它支持Python编程接口，使得与其他常用的数据科学工具集成变得容易。

相关问题

faiss向量数据库 C++

### Faiss 向量数据库 C++ 使用教程

#### 创建和配置环境

为了使用 Faiss 库，在本地环境中需先安装必要的依赖项。对于 OpenBLAS 的安装，可以采用如下命令：

git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
cd OpenBLAS
make
sudo make install

此过程会下载、编译并安装 OpenBLAS 数值线性代数库到系统中[^2]。

#### 初始化 Faiss 并加载数据

初始化 Faiss 数据库以及加载向量数据的过程涉及创建索引实例并向其添加向量条目。下面是一个简单的例子来展示如何完成这些操作：

#include <faiss/IndexFlatL2.h>
#include <faiss/index_io.h>

using namespace faiss;

int main() {
    // 定义维度 d=128 (例如, SIFT)，训练集大小 nt=100000
    size_t d = 128;
    
    // 构建一个 Flat L2 索引
    IndexFlatL2 index(d);  
        
    // 假设我们有 n 条 d 维的数据点 data[n][d]
    int n = ...; // 总数量
    float* data = new float[d * n];
    
    // 将数据加入索引
    index.add(n, data);
}

这段代码展示了怎样构建一个最基础的 `IndexFlatL2` 类型索引来保存浮点类型的特征向量，并通过调用 `add()` 方法将一批新的向量插入到这个索引里[^3]。

#### 执行搜索查询

一旦有了填充好的索引之后就可以开始做相似度匹配了。这里给出一段示范性的代码片段用来说明如何执行 k 近邻搜索：

// 查询 q 个 d 维向量 queries[q][d], 返回 topk 结果
size_t q = ... ; // 查询的数量
float* queries = new float[d*q]; 

// 存储距离和对应的 ID 到 vectors 中
std::vector<float> distances(q * topk);
std::vector<int> labels(q * topk);

index.search(q, queries, topk, distances.data(), labels.data());

上述程序段实现了针对给定的一组测试样本进行快速检索的功能，最终得到与之最近似的若干候选对象及其对应的距离得分。

#### 编写量化器

当涉及到更大规模的数据集合时，则可能需要用到更复杂的索引策略比如 PQ(产品量化) 或 IVFADC(倒排文件加距离计算)等技术手段优化性能表现。此时就需要定义相应的 Quantizer 对象来进行编码工作:

class MyQuantizer : public faiss::Quantizer {
public:
    explicit MyQuantizer(const faiss::Index& quantizer_index): 
        Quantizer(&quantizer_index){}

    void train(idx_t n, const float *x) override {
        this->train_encoded(x, nullptr, n);
    }

protected:
    void compute_codes(const float *x, uint8_t *codes, idx_t n) override {
        // 实现具体的编码逻辑...
    }
};

在此基础上还可以进一步扩展功能模块以满足特定应用场景下的需求，如自定义距离计算器 DistanceComputer 等特性支持[^1]。

faiss向量数据库 llm

### Faiss 向量数据库与大型语言模型的集成及其使用

#### 集成背景
Faiss 是 Facebook 开发的一个高效相似度搜索库，特别适用于大规模向量索引和检索。当与大型语言模型（LLM）结合时，可以显著提升自然语言处理任务中的性能[^1]。

#### 技术实现
为了将 Faiss 与 LLM 整合，通常会经历以下几个方面的工作：

- **嵌入生成**：利用预训练好的 LLM 将文本转换为高维空间中的稠密向量表示——即所谓的“嵌入”。这些嵌入捕捉到了输入文本丰富的语义信息[^3]。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

def get_embedding(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
    return embeddings

- **构建索引**：通过调用 Faiss 提供的功能创建高效的索引来存储上述得到的嵌入，并支持快速查询最接近给定目标向量的数据项。

import faiss
import numpy as np

dimension = 768  # BERT embedding size
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

vectors = []  # List of vectors from texts processed by `get_embedding()`
for vec in vectors:
    index.add(np.array([vec]))

- **执行检索**：对于新的查询请求，同样先计算其对应的嵌入形式，再借助已建立好的 Faiss 索引找到与其最为相近的历史记录作为响应依据。

query_text = "example query"
query_vector = get_embedding(query_text)

k = 5  # Number of nearest neighbors to retrieve
distances, indices = index.search(np.array([query_vector]), k=k)

这种组合不仅能够加速近似最近邻查找过程，而且还能有效应对海量数据集带来的挑战，在诸如问答系统、推荐引擎等领域展现出巨大潜力[^2]。