Que fait Construire des index de recherche vectorielle locaux avec Faiss ?
Utilisez Faiss pour créer et interroger des index vectoriels locaux pour les workflows de récupération par agent et de RAG avant d'ajouter une infrastructure vectorielle gérée plus lourde.
Prérequis
Faiss, embeddings, Python ou bindings d'exécution natifs
Installation
Exigences et mises en garde de l'amont :
- Certaines méthodes, comme celles basées sur des vecteurs binaires et des codes de quantification compacts, utilisent uniquement une représentation compressée des vecteurs et ne nécessitent pas de conserver les vecteurs originaux. Cela se fait généralement au détriment de...
- Faiss est fourni avec des bibliothèques précompilées pour Anaconda en Python, voir faiss-cpu, faiss-gpu et [faiss-gpu-cuvs](https://anaconda.org/pyt...
Notes d'utilisation de base ou de démarrage :
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Faiss est une bibliothèque pour la recherche efficace de similarité et le clustering de vecteurs denses. Elle contient des algorithmes qui recherchent dans des ensembles de vecteurs de toute taille, jusqu'à ceux qui ne tiennent potentiellement pas dans la RAM. Elle contient également des implémentations de support...
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L'implémentation GPU peut accepter des entrées provenant de la mémoire CPU ou GPU. Sur un serveur avec des GPU, les index GPU peuvent être utilisés en remplacement direct des index CPU (par exemple, remplacer IndexFlatL2 par GpuIndexFlatL2) et peuvent...
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Extrait de la documentation amont : https://raw.githubusercontent.com/facebookresearch/faiss/HEAD/README.md