什么是faiss
Faiss 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库,它是 Facebook AI Research 实验室的开源项目之一。Faiss 支持在大规模数据集上进行快速、准确的相似性搜索,特别适用于深度学习等领域中的大规模向量数据。Faiss 提供了一些高效的算法和数据结构,能够加速向量之间的相似性度量计算和聚类操作,使得这些操作可以在更短的时间内完成。
您可以在 Faiss 的 GitHub 页面上获得更多关于这个库的信息,包括安装说明、文档和示例代码等:https://github.com/facebookresearch/faiss。
技术干货
什么是二进制嵌入?
尽管密集嵌入因其能够以最小的信息损失保留语义含义而普遍存在,但随着数据量的增加,它们的计算需求和内存需求也在增加。这种增加促使开发者寻求更高效的数据表示方法。
2024-07-26技术干货
CPU是否足够?在新型硬件上运行向量搜索的综述
在Zilliz组织的2024年非结构化数据聚会上,Smile Identity的计算机视觉专家以及NeurIPS BigANN挑战赛的组织者(2021年,2023年)George Williams,探讨了CPU是否足以应对向量搜索/近似最近邻(ANN)。他探索了新的硬件解决方案如何能彻底改变向量搜索,强调了先进的搜索算法与尖端硬件的交汇,并对未来的数据检索技术提供了洞见。
2024-07-26技术干货
Milvus 跨集群数据迁移
将 milvus 数据从 A 集群(K8S集群)迁到 B 集群(K8S集群),解决方案很多,这里提供一个使用官方 milvus-backup 工具进行数据迁移的方案。
2024-08-08