Faiss を用いたローカルベクトル検索インデックスの構築 は何をしますか?
Faiss を使用して、より重い管理型ベクトルインフラを導入する前に、エージェント検索や RAG ワークフローのためにローカルベクトルインデックスを作成しクエリを実行します。
前提条件
Faiss、エンベディング、Python またはネイティブランタイムのバインディング
インストール
上流からの要件と注意事項:
- バイナリベクトルやコンパクト量子化コードに基づく手法など、一部のメソッドはベクトルの圧縮表現のみを使用し、元のベクトルを保持する必要がありません。これは一般的にトレードオフを伴います...
- Faiss は Python 用の Anaconda 向けプリコンパイル済みライブラリを提供しています。faiss-cpu、faiss-gpu、faiss-gpu-cuvs を参照してください。
基本的な使用法や開始方法に関するメモ:
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Faiss は、密なベクトルの効率的な類似性検索とクラスタリングのためのライブラリです。これには、RAM に収まらない可能性のあるものまで、任意のサイズのベクトルセットを検索するアルゴリズムが含まれています。また、...
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GPU 実装は、CPU メモリまたは GPU メモリのいずれかからの入力を受け入れることができます。GPU を搭載したサーバーでは、GPU インデックスを CPU インデックスのドロップイン代替として使用できます(例: IndexFlatL2 を GpuIndexFlatL2 に置き換える)...
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上流のドキュメントから抽出: https://raw.githubusercontent.com/facebookresearch/faiss/HEAD/README.md