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，
