Facebook AI Researchによって開発された、高速な類似性検索とクラスタリングのためのライブラリ
Faissとは、Facebookが開発した効率的な近似最近傍検索ライブラリです。
ベクトル検索ライブラリ Faiss を試す|npaka
ベクトル検索ライブラリ「Faiss」を試したので、使い方をまとめました。 1. Faiss 「Faiss」は、Facebookがリリースしたベクトル検索ライブラリです。 2. テキストを埋め込みに変換 「埋め込み」は、意味的類似性を示すベクトル表現です。2つのベクトル間の距離は、その関連性を表し、小さな距離は高い関連性、大きな距離は低い関連性を示します。 一般的に次のような用途に使用されます。 ・検索 : 検索結果がクエリ文字列との関連性でランク付けされる ・クラスタリング : テキストを類似性によってグループ化 ・レコメンデーション : 関連するテキストを含む項
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最近話題のVector Searchを実現するFaissって何? #1|masuidrive
Faissを使ったFAQ検索システムの構築 Facebookが開発した効率的な近似最近傍検索ライブラリFaissを使用することで、FAQ検索システムを構築することができます。 まずは、SQLiteデータベースを準備し、FAQの本文とそのIDを保存します。次に、sentence-transformersを使用して各FAQの本文の埋め込みベクトルを計算し、そのベクトルをFaissインデックスに追加します。新しいクエリが入力されたときは、sentence-transformersを使用してクエリの埋め込みベクトルを計算し、Faissインデックスを使用して、クエリの埋め込みベクトルに最も類
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