向量数据库构建与检索

基于向量的数据库构建和检索是一种常见的数据检索方法，它可以用于图像、音频、文本等多种类型的数据。下面是一个基于JavaScript的向量可视化的例子和一个基于ivf_flat算法的向量检索的例子：

1. 向量可视化

// 准备数据
const data = [
  [1, 2, 3],
  [4, 5, 6],
  [7, 8, 9]
];

// 构建索引
const index = new Feder.Index({
  dimensions: 3,
  distance: 'euclidean'
});
index.add(data);

// 可视化
const canvas = document.getElementById('canvas');const ctx = canvas.getContext('2d');
const visualizer = new Feder.Visualizer(ctx, canvas.width, canvas.height);
visualizer.draw(index);

2. 向量检索

# 准备数据
import numpy as np
data = np.random.rand(10000, 128).astype('float32')

# 构建索引
import faiss
nlist = 100
quantizer = faiss.IndexFlatL2(128)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, 128, nlist)
index.train(data)
index.add(data)

# 检索
k = 5
query = np.random.rand(1, 128).astype('float32')
D, I = index.search(query, k)
print(I)