在Windows下，安装Faiss的推荐方法是通过conda。仅CPU的conda包目前在Linux、OSX和Windows。包含CPU和GPU索引的，在Linux系统，适用于各种版本的CUDA。下面是官网给出的命令，windows的话用cpu版就行。#CPU-onlyversion$condainstall-cpytorchfaiss-cpu#GPU(+CPU)version$condainstall-cpytorchfaiss-gpu#orforaspecificCUDAversion$condainstall-cpytorchfaiss-gpucudatoolkit=10.2#forCU
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时，会使得LLM产生幻觉，产生不相关、捏造或不一致的内容。为了处理这一挑战的一种可用技术是检索增强生成(retrieve-augmentedGeneration,RAG)。它涉及通过在响应生成之前引用其训练数据源之外的权威知识库来增强响应的过程。RAG应用程序包括一个检索系统，用于从语料库中获取相关文档片段，以及一个LLM，用于使用检索到的片段作为上
接着前面的Langchain，继续实现读取YouTube的视频脚本来问答IndexesforinformationretrieveLangChain实现给动物取名字，LangChain2模块化prompttemplate并用streamlit生成网站实现给动物取名字LangChain3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄1.安装youtube-transcript-apipipinstallyoutube-transcript-apipipinstallfaiss-cpupipinstalltiktoken引用向量数据库Faiss2.编写读取视频字幕并存入向量
参考：https://github.com/TommyTang930/LangChain_LLM_ChatBothttps://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/faiss1、文本切割RecursiveCharacterTextSplitter这里对着类进行了改写，对中文切分更友好importrefromtypingimportList,Optional,Anyfromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterimportlogginglogger=
一、总体总揽 faiss提供了许多类型的近邻搜索算法实现，如下：一级分类二级分类特点IndexBinaryIndexBinaryFlatBinary指以汉明距离作为度量IndexBinaryFromFloatIndexBinaryHashIndexBinaryHNSWIndexBinaryIVFIndexIndexFlatCodes暴搜的基类MultiIndexQuantizer作为量化器存在AdditiveCoarseQuantizer作为量化器存在ResidualCoarseQuantizer作为量化器存在LocalSearchCoarseQuantizer作为量化器存在In
文章目录一.简介1.1什么是Faiss1.2Faiss的安装二.Faiss检索流程2.1构建向量库2.2构建索引2.3top-k检索三.Faiss构建索引的多种方式3.1Flat：暴力检索3.2IVFxFlat：倒排暴力检索3.3IVFxPQy倒排乘积量化3.4LSH局部敏感哈希3.5HNSWx一.简介1.1什么是FaissFaiss的全称是FacebookAISimilaritySearch，是Facebook的AI团队针对大规模相似度检索问题开发的一个工具，使用C++编写，有python接口，对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。简单来说，Faiss的工作就是把我们自己的候选向量集封
在上一篇博文《基于facenet+faiss开发构建人脸识别系统》中，我们实践了基于facenet和faiss的人脸识别系统开发，基于facenet后续提出来很多新的改进的网络模型，arcFace就是其中一款优秀的网络模型，本文的整体开发实现流程与前文相同，只是在深度学习模型节点上将facenet替换为了arcFace网络模型，整体流程示意图如下所示： 整体的思路还是比较清晰明了的。接下来先简单回顾一下相关技术原理。ArcFace是一种人脸识别模型，它是基于深度学习的卷积神经网络构建的。ArcFace模型在人脸识别领域具有很高的准确性和可靠性，广泛应用于人脸识别技术和安全系统中。ArcFace
Faiss全称(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前较成熟的近似近邻搜索库。 它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外，对一些核心算法提供了GPU实现。faiss的安装pipinstallfaiss-cpu==1.7.3#pipinstallfaiss-gpu==1.7.2上面的是使用cpu的版本，如果
目录文本的向量表示1、SimCSE2、支持无监督训3、训练注意事项向量检索1、精准查找flat2、HNSWx3、IVFx4、PQx5、LSH对博客标题进行向量检索数据向量化构建索引文本检索测试检索传统的文本检索一般是建立倒排索引，对搜索词的召回结果进行打分排序返回最终结果，但是在海量的数据面前，召回结果页面临着一些挑战。于是就有了基于语义的搜索，即将文本向量化，默认向量包含了文本的语义信息，匹配最近的向量返回结果。文本的向量表示文本的向量表示有很多种方式，例如：one-hot，tf-idf，word2vec，或者基于深度学习的sentence-bert，simbert等等，这里尝试采用近年来小
向量数据库Faiss是FacebookAI研究院开发的一种高效的相似性搜索和聚类的库。它能够快速处理大规模数据，并且支持在高维空间中进行相似性搜索。本文将介绍如何搭建Faiss环境并提供一个简单的使用示例。Faiss的安装首先，我们需要在我们的系统上安装Faiss。Faiss支持Linux，macOS和Windows操作系统，可以通过Python的pip包管理器进行安装。在终端中输入以下命令：pipinstallfaiss-cpu如果你的系统有NVIDIA的GPU并且已经安装了CUDA，你可以选择安装支持GPU的版本：pipinstallfaiss-gpuFaiss的基本使用安装完Faiss之
