faiss实时更新索引

基于faiss的检索服务可以实现实时更新索引。可以采用多分片的方式，在内存中建一个小分片，当内存使用达到一定量时，把索引刷到磁盘上，然后根据索引的大小，针对量级差异较小的做数据merge。这种方式可以实现实时更新索引，同时避免了归并开销。另外，还可以采用预先训练模型的方式，针对倒排采用预分配空间的方式实现。这种方式可以实现建库和搜索更实时，而且没有归并开销，没有训练开销。但是对faiss索引修改较大，有一定的内存开销。为了实现数据持久化，可以考虑放到共享内存中，达到一定大小再落到磁盘上。预分空间的实现方式，在原有倒排中保存的是偏移信息，指向实际数据，实际内存的分片采用大块分配，方便管理避免小块内存影响性能(考虑性能和内存浪费情况)。

相关问题

如何用faiss构建nsg的近邻图索引

NSG（Navigable Small World Graph）是一种构建近邻图索引的方法，可以在高维空间中快速找到最近邻的数据点。在使用faiss构建NSG索引之前，需要先安装faiss软件包并导入相关的Python库。下面是使用faiss构建NSG索引的步骤：

1. 加载数据集

首先，需要将数据集加载到内存中。可以使用numpy数组来存储数据集，其中每行代表一个数据点，每列代表一个特征。

import numpy as np

# load data set
data = np.loadtxt('data_set.txt', delimiter=',')

2. 初始化NSG索引

使用faiss可以方便地初始化NSG索引，需要指定数据集中数据点的特征维度和近邻图的参数。

import faiss

# define index parameters
d = data.shape[1] # dimension of data set
nsg_params = faiss.StandardGpuResources() # set resources for GPU
index = faiss.IndexNSG(d, faiss.METRIC_L2) # initialize NSG index
index.hnsw.efConstruction = 32 # set parameter for constructing HNSW graph
index.hnsw.efSearch = 64 # set parameter for searching HNSW graph

3. 构建近邻图

使用faiss可以方便地构建NSG索引中的近邻图，需要将数据集中的所有数据点添加到索引中，并使用build函数构建近邻图。

# add data to index
index.add(data)

# build graph
index.nsg_build_with_auto_tune(nsg_params)

4. 查询最近邻

使用faiss可以方便地查询NSG索引中的最近邻，需要指定查询数据点的特征和要返回的最近邻数量。

# query nearest neighbors
query_data = np.array([[1, 2, 3, 4]]) # define query data point
k = 5 # number of neighbors to return
distances, indices = index.search(query_data, k)

以上就是使用faiss构建NSG索引的步骤，通过构建近邻图，可以在高维空间中快速找到最近邻的数据点。

faiss nano

Faiss Nano是一种高性能的近似最近邻搜索库，能够高效地处理大规模数据集。该库基于Faiss，是Faiss的一个更加紧凑的版本。

Faiss是Facebook AI Research开发的一个用于高性能相似性搜索和聚类的库。它通过索引构建和查询算法的优化，能够在大规模数据中快速找到相似的向量。

Faiss Nano则是Faiss的一个轻量级版本，被设计用于在资源受限的嵌入式设备上执行相似性搜索任务。它可以运行在较低的内存和计算资源消耗下，同时保持较高的搜索性能。

Faiss Nano采用了一些针对嵌入式设备进行优化的技术，使其具有较小的二进制文件大小，并且在嵌入式设备上具有较低的延迟和较小的内存消耗。这使得它成为了在边缘设备上执行快速相似性搜索的理想选择，如智能手机、物联网设备等。

该库可以通过简单的编程接口进行使用，并具有高度可配置的选项，以满足各种应用需求。它支持CPU和GPU的加速，可以利用设备的硬件资源进行高效搜索。

总之，Faiss Nano是一个在嵌入式设备上进行快速相似性搜索的高性能库，通过优化的索引构建和查询算法，能够在资源有限的环境下提供高效的搜索能力。