Faiss로 로컬 벡터 검색 인덱스 구축하기은(는) 무엇을 하나요?
Faiss를 사용하여 로컬 벡터 인덱스를 생성하고 쿼리하여, 무거운 관리형 벡터 인프라를 도입하기 전에 에이전트 검색 및 RAG 워크플로를 지원합니다.
사전 요구 사항
Faiss, 임베딩, Python 또는 네이티브 런타임 바인딩
설치
업스트림의 요구 사항 및 주의 사항:
- 이진 벡터 및 압축 양자화 코드를 기반으로 하는 방법과 같은 일부 메서드는 벡터의 압축된 표현만 사용하며 원본 벡터를 유지할 필요가 없습니다. 이는 일반적으로 ... 비용이 따릅니다.
- Faiss는 Python용 Anaconda 사전 컴파일 라이브러리를 제공합니다. faiss-cpu, faiss-gpu 및 faiss-gpu-cuvs를 참조하세요.
기본 사용법 또는 시작 노트:
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Faiss는 고밀도 벡터의 효율적인 유사도 검색 및 클러스터링을 위한 라이브러리입니다. RAM에 맞지 않을 수 있는 모든 크기의 벡터 집합을 검색하는 알고리즘이 포함되어 있습니다. 또한 지원되는 ... 기능도 포함되어 있습니다.
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GPU 구현은 CPU 또는 GPU 메모리의 입력을 받아들일 수 있습니다. GPU가 있는 서버에서 GPU 인덱스는 CPU 인덱스의 드롭인 대체품으로 사용할 수 있습니다(예:
IndexFlatL2를GpuIndexFlatL2로 교체). -
업스트림 문서에서 발췌: https://raw.githubusercontent.com/facebookresearch/faiss/HEAD/README.md