之前的python环境，使用ubuntu安装pip来安装python依赖，但是遇到缺少某些库的版本，比如一个项目需要用到faiss，pip只有最新的1.5.3版本，但是这个版本使用了较新的CPU指令，在老服务器上运行报错：
从近期的标注的文章（数量比较稳定，约5万，数据存在MySQL中）里找到跟目标文章集合（数量不稳定，约1万，数据存在MySQL）里最相似的一篇文章，也就是每个目标集合的文章都要找到一个最相似的文章。
在机器学习和数据挖掘领域，相似性搜索是一项基本且重要的任务，它涉及到在大型数据集中找到与特定对象最相似的对象。Faiss是一个由Facebook AI Research开发的库，专门用于高效地进行相似性搜索和聚类，它之所以重要，是因为它提供了一种快速且准确的方式来执行这一任务，尤其是在处理大规模高维向量数据集时。
【新智元导读】Facebook的 FAIR 最新开源了一个用于有效的相似性搜索和稠密矢量聚类的库，名为 Faiss，在10亿图像数据集上的一次查询仅需17.7 微秒，比此前的方法准确度略高，而且快 8.5 倍。 Faiss 是由 Facebook AI Research（FAIR）开发的一个用于有效的相似性搜索（similarity search）和稠密矢量聚类（clustering of dense vectors）的库。它包含了在任何大小的向量集合里进行搜索的算法，向量集合的大小甚至可以达到装不进 R
我们日常使用的各种 APP 中的许多功能，都离不开相似度检索技术。比如一个接一个的新闻和视频推荐、各种常见的对话机器人、保护我们日常账号安全的风控系统、能够用哼唱来找到歌曲的听歌识曲，甚至就连外卖配送的最佳路线选择也都有着它的身影。
TextMatch is a semantic matching model library for QA & text search … It’s easy to train models and to export representation vectors.
在AI盛行的当下，Vector Search结合LLM的应用模式已经在应用领域逐渐成为主流，要想开好AI这辆跑车，那么首先需要有一款衬手的引擎，它就是向量数据库。这也是ChatGPT曝火后，很多向量数据库公司获得了数亿美元的融资的原因。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/210736523
在用户日常搜索过程中，一个经常出现的问题即大多数返回的网站结果拥有完全相同或者几乎一样的信息。而应用了相似性搜索的相似引擎即可为用户返回最恰当、最合适的结果，同时隐藏或者丢弃那些重复的数据。 但是，目前相似性搜索领域需要克服的难题即它的规模和运行速度。近日，Facebook的人工智能研究团队就称已在该问题上取得了重要进展。Facebook在新发布的论文《Billion-scale similarity search with GPUs》中表示，可在GPU 上实现十亿规模级的相似性搜索，并且已开源该方法。
faiss全称 Facebook AI Similarity Search，是FaceBook的AI团队针对大规模向量 进行 TopK 相似向量 检索 的一个工具，使用C++编写，有python接口，对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。
不论是折腾深度学习、高性能计算，还是折腾向量数据库、相似性检索领域，在折腾的过程中，我们都可能会遇到需要 “OpenBLAS” 这个开源矩阵计算库的场景。
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时，会使得LLM产生幻觉，产生不相关、捏造或不一致的内容。
为了更好的开发本次活动的项目，我们先在本地电脑上搭建一个开发环境，进行本地项目开发。
向量存储旨在高效处理大量向量，提供根据特定标准添加、查询和检索向量的功能。它可用于支持语义搜索等应用程序，在这些应用程序中，您可以查找与给定查询在语义上相似的文本段落或文档。
摘要：本篇从理论到实际讲解了实际项目中使用很多的SimBERT模型。首先介绍了业务使用背景，主要用SimBERT的相似文本生成和相似文本检索能力；然后详细介绍了SimBERT的原理，SimBERT是基于UniLM来完成文本生成任务，重点介绍了SimBERT的损失函数和训练流程；最后源码实践了SimBERT，通过广告文案生成模型实践了相似文本生成任务，并基于SimBERT+Faiss实践了相似文本检索任务。对于希望将SimBERT应用于实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
HNSW（Hierarchical Navigable Small Word）算法算是目前推荐领域里面常用的ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法了。
Milvusdm (Milvus Data Migration) 是一款针对 Milvus 研发的数据迁移工具，支持 Milvus 数据传输以及数据文件的导入与导出：
在计算机视觉领域有两个主要的自监督模型:CLIP和DINOv2。CLIP彻底改变了图像理解并且成为图片和文字之间的桥梁，而DINOv2带来了一种新的自监督学习方法。
答案很简单，这取决于开发者的应用场景。举个例子，晚饭选择去一家五星级餐厅用餐或是是快餐店，往往和你的胃口和期望有关。
在之前的博客文章中，我们已经描述了嵌入是如何工作的，以及RAG技术是什么。本节我们我们将使用 LangChain 库以及 RAG 和嵌入技术在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。
run examples git clone https://github.com/MachineLP/TextMatch cd TextMatch export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:../TextMatch python tests/tools_test/faiss_test.py tests/tools_test/faiss_test.py import sys import json import time import faiss import numpy as np
向量检索领域有着非常多优秀产品，不同的产品有着各自的特性，适用于不同的场景，接下来将对已了解的8款优秀向量检索产品进行简单的介绍。
最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索，需要反复在网页和编译器页面切换，即使有两个很大的分屏，生产力也会受到影响。
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料，这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题，Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日，Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings，并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
Knowhere 是 Milvus 的核心向量执行引擎，集成了Faiss、Hnswlib和Annoy等多个向量相似度搜索库。
自从ChatGPT发布以来，大型语言模型 (LLMs) 已经获得了很大的普及。尽管你可能没有足够的资金和计算资源在你的地下室从头开始训练一个LLM，但你仍然可以使用预先训练的LLMs来构建一些很酷的东西，例如：
摘要：本篇主要介绍实际广告搜索业务中经常使用的大规模检索利器faiss。首先是背景介绍，主要讲了相似度匹配任务和大规模检索算法以及如何应用到我们的实际业务场景；然后重点介绍了faiss，包括什么是faiss、大规模检索任务流程、faiss索引类型介绍、各种索引优缺点对比以及线上构建索引经验分享；最后项目实践了faiss。希望对在海量高维向量空间进行大规模检索任务感兴趣的小伙伴有所帮助。
faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库
Faiss 是由 Facebook AI Research（FAIR）开发的一个用于有效的相似性搜索（similarity search）和稠密矢量聚类（clustering of dense vectors）的库。它包含了在任何大小的向量集合里进行搜索的算法，向量集合的大小甚至可以达到装不进 RAM。它还包含了用于评估和参数调优的支持代码。Faiss 是用 C ++编写的，带有 Python / numpy 的完整包装。其中最有用的一些算法是在 GPU 上实现的。 针对这个开源的好东西，非常想测试一下，
AI科技评论按：本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
其实细数AI的发展历程非常之久，而让AI的应用一下子出现在人们眼前的其实就是ChatGPT的出现，这意味着AIGC应用已经从概念为王变的非常实用了。伴随着ChatGPT的出现，大量的开源大模型也如雨后春笋一样出现。就现在而言，打造一个自己的AIGC应用已经非常简单了。
本月初 AI 研习社报道，Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
随着大模型的爆火，向量数据库也越发成为开发者关注的焦点。为了方便大家更好地了解向量数据库，我们特地推出了《Hello, VectorDB》系列，本文将从宏观角度、向量数据库与其他算法库的区别、技术难点及如何选择向量数据库等方面，带大家认识真正的向量数据库。
在向量搜索领域，我们拥有多种索引方法和向量处理技术，它们使我们能够在召回率、响应时间和内存使用之间做出权衡。虽然单独使用特定技术如倒排文件（IVF）、乘积量化（PQ）或分层导航小世界（HNSW）通常能够带来满意的结果，但为了实现最佳性能，我们往往采用复合索引。
相似度检索是啥？搜索、广告、推荐都需要用到相似度的检索。因为无论是网页、广告抑或推荐博文一定要符合你的查询意图才能带来更好的用户体验。
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量，并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中，您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎？ 基于关键字的搜索引擎很容易使用，在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文，他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果，就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
上一篇内容中，我们了解了什么是 Faiss，以及如何将文本内容转换为向量数据。本篇文章中，我们来使用 Faiss 实现向量检索功能。
大型语言模型让许多任务变得更加容易，例如制作聊天机器人、语言翻译、文本总结等。我们曾经编写模型来进行总结，然后总是存在性能问题。现在，我们可以使用大型语言模型 (LLM) 轻松地完成此操作。例如，最先进 (SOTA) 的 LLM 已经可以在其上下文窗口中处理整本书。但在总结非常大的文档时仍然存在一些限制。
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。
你是否也有这样的桌面？为了方便找材料，全部放到了桌面，最后结果就是“用起一时爽，找起火葬场”。
随着神经网络的发展，embedding的思想被广泛的应用在搜推广、图像、自然语言处理等领域，在实际的工业场景中，我们常常会遇到基于embedding进行文本、图像、视频等物料的相关内容检索问题，这类问题通常要求在几毫秒的时间内完成百万甚至亿级别候选物料上的检索。 在这类问题中，主要需要考虑的三个问题是速度、内存以及准确性，其中速度是必须要解决的问题，同时我们希望能在保证速度的基础上，尽可能的提升准确率，降低内存占用。因此可以想到，我们是不是可以通过一定的方法，利用内存和准确率来换取查询速度的提升。 Faiss是由FacebookAI团队开发的向量检索库，提供了多种向量查询方案，可以实现在亿级别候选物料上的毫秒级查询，是目前最主流的向量检索库。在Faiss中，把具体的查询算法实现称为索引，由于faiss中提供了多种类型的索引，因此了解其中不同索引索引的实现方式对于我们的应用就尤为关键。
在很多场景下需要私域数据，但是在使用ChatGPT对话回答是很泛或者没有相关答案，因此你就需要自己喂养数据，然后形成自己的私域数据数据集，以下就是用一本书作为例子，通过输入一本书问ChatGPT关于这本书其中的问题。其步骤如下： （1）提取书中的内容； （2）将书分为小块； （3）建立语义索引； （4）问书中的问题；
如果把 Milvus 比喻为一辆跑车，Knowhere 就是这辆跑车的引擎。Knowhere 的定义范畴分为狭义和广义两种。狭义上的 Knowhere 是下层向量查询库（如Faiss、HNSW、Annoy）和上层服务调度之间的操作接口。同时，异构计算也由 Knowhere 这一层来控制，用于管理索引的构建和查询操作在何种硬件上执行， 如 CPU 或 GPU，未来还可以支持 DPU/TPU/……这也是 Knowhere 这一命名的源起 —— know where。广义上的 Knowhere 还包括 Faiss 及其它所有第三方索引库。因此，可以将 Knowhere 理解为 Milvus 的核心运算引擎。
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。
趋势科技（TrendMicro）是一家全球领先的信息安全软件公司，专为全球软件厂商及个人用户提供安全解决方案。本文作者目前负责构建移动安全 APP 和开发基础设施。工作流程为爬取 Google play 等平台上的外部 APK (Android application package，即 Android 应用程序包)，运用趋势科技的算法检测出携带病毒的 APK。使用 Milvus 在趋势科技 APK 库中对携带病毒的外部 APK 进行相似性检索。如发现外部携带病毒的 APK 与库中 APK 相似，需要及时通知企业与个人用户相关的病毒信息。
向量相似性搜索彻底改变了搜索领域。它允许我们高效地检索从GIF到文章等各种媒体，即使在处理十亿级别数据集时，也能在亚秒级时间内提供令人印象深刻的准确性。
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