人工智能任务6-基于FAISS数据库的应用：向量数据库的搭建与中文文本相似度搜索
本文通过一个具体的例子展示了如何使用FAISS向量数据库进行中文文本相似度搜索的过程。这种方法不仅能够有效地处理大量文本数据，还能够快速地找到与给定查询最相似的句子。这对于诸如搜索引擎、推荐系统等领域有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展，我们可以预见未来将会有更多高效的算法和技术被开发出来，以应对
【大数据】探索大数据中的向量相似度搜索：Faiss入门指南
Faiss是Facebook开发的用于大规模向量检索和相似度搜索的库。它主要用于处理高维度的向量，例如图像特征、文本向量等。Faiss提供了高效的索引结构和查询算法，能够快速地在海量数据集中找到最相似的向量。Faiss是一个功能强大的库，可用于大规模向量检索和相似度搜索。通过简单的示例，我们展示了如
faiss的简单使用
全称(Facebook AI Similarity Search)是Facebook AI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
基于SimCSE和Faiss的文本向量检索实践
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。
向量检索（一）Faiss 在工业界的应用和常见问题解决
传统的搜索，使用关键做精确的查找，利用倒排索引在索引库中搜索。日常在用的百度，Google都属于关键词搜索。在 AI 时代我们需要查找一张相似的图片，一个问题的答案，或者根据一段音乐查找对应的歌曲，这些情况下没有准确的关键词用来做检索。 这些图片，问题（文本），语音，不再是简单的一个一维量化的数字，
