- Java锁的逻辑(结合对象头和ObjectMonitor)
- 还在用饼状图?来瞧瞧这些炫酷的百分比可视化新图形(附代码实现)⛵
- 自动注册实体类到EntityFrameworkCore上下文,并适配ABP及ABPVNext
- 基于Sklearn机器学习代码实战
向量数据库Faiss是Facebook AI研究院开发的一种高效的相似性搜索和聚类的库。它能够快速处理大规模数据,并且支持在高维空间中进行相似性搜索。本文将介绍如何搭建Faiss环境并提供一个简单的使用示例.
首先,我们需要在我们的系统上安装Faiss。Faiss支持Linux,macOS和Windows操作系统,可以通过Python的pip包管理器进行安装。在终端中输入以下命令:
pip install faiss-cpu
如果你的系统有NVIDIA的GPU并且已经安装了CUDA,你可以选择安装支持GPU的版本:
pip install faiss-gpu
安装完Faiss之后,我们可以开始创建我们的第一个向量数据库。首先,我们需要导入Faiss库和numpy库,因为Faiss的输入数据需要是numpy数组.
import numpy as np
import faiss
然后,我们可以生成一些随机数据作为我们的向量数据库。在这个例子中,我们生成了10000个128维的向量.
d = 128 # dimension
nb = 10000 # database size
np.random.seed(1234) # make reproducible
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
接下来,我们需要创建一个索引。索引是Faiss进行高效搜索的关键。在这个例子中,我们使用最简单的L2距离索引.
index = faiss.IndexFlatL2(d) # build the index
print(index.is_trained)
然后,我们可以将我们的数据添加到索引中.
index.add(xb) # add vectors to the index
print(index.ntotal)
现在,我们的向量数据库已经准备好了,我们可以进行搜索了。我们生成了5个查询向量,并且我们希望找到每个查询向量的最近的4个向量.
nq = 5 # number of query vectors
k = 4 # we want 4 similar vectors
Xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')
D, I = index.search(Xq, k) # sanity check
print(I)
print(D)
在这个例子中,I是一个数组,它包含了每个查询向量的最近的4个向量的索引。D是一个数组,它包含了这些向量的距离.
Faiss的强大之处在于它可以处理任何可以表示为向量的数据,包括图片和文件。在这个部分,我们将介绍如何使用Faiss进行图片和文件的搜索.
在进行图片搜索时,我们首先需要将图片转换为向量。这通常通过深度学习模型,如CNN,来实现。这些模型可以将图片的视觉内容编码为一个向量,这个向量可以捕获图片的重要特征.
以下是一个简单的例子,我们使用预训练的ResNet模型将图片转换为向量:
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
# Load the pretrained model
model = models.resnet50(pretrained=True)
model = model.eval()
# Define the image transformations
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
# Load the image
image = Image.open('image.jpg')
# Apply the transformations and get the image vector
image = transform(image).unsqueeze(0)
image_vector = model(image).detach().numpy()
然后,我们可以将这个向量添加到Faiss的索引中,就像我们在前面的例子中做的那样。当我们需要搜索相似的图片时,我们可以将查询图片也转换为向量,然后使用Faiss进行搜索.
对于文件搜索,我们也需要将文件转换为向量。这通常通过自然语言处理模型,如BERT,来实现。这些模型可以将文本内容编码为一个向量,这个向量可以捕获文本的语义信息.
以下是一个简单的例子,我们使用预训练的BERT模型将文本文件转换为向量:
from transformers import BertModel, BertTokenizer
# Load the pretrained model and tokenizer
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Load the text file
with open('file.txt', 'r') as f:
text = f.read()
# Tokenize the text and get the text vector
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
text_vector = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
然后,我们可以将这个向量添加到Faiss的索引中,就像我们在前面的例子中做的那样。当我们需要搜索相似的文件时,我们可以将查询文件也转换为向量,然后使用Faiss进行搜索.
通过将图片和文件转换为向量,我们可以使用Faiss进行高效的搜索。这种方法不仅可以应用于图片和文件,还可以应用于任何可以表示为向量的数据,如音频,视频等。这使得Faiss成为处理大规模数据和进行相似性搜索的强大工具.
最后此篇关于向量数据库Faiss的搭建与使用的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于向量数据库Faiss的搭建与使用的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我的问题是如何在 python 中创建一个简单的数据库。我的例子是: User = { 'Name' : {'Firstname', 'Lastname'}, 'Address' : {'Street
我需要创建一个与远程数据库链接的应用程序! mysql 是最好的解决方案吗? Sqlite 是唯一的本地解决方案吗? 我使用下面的方法,我想知道它是否是最好的方法! NSString *evento
给定两台 MySQL 服务器,一台本地,一台远程。两者都有一个包含表 bohica 的数据库 foobar。本地服务器定义了用户 'myadmin'@'%' 和 'myadmin'@'localhos
我有以下灵活的搜索查询 Select {vt:code},{vt:productcode},{vw:code},{vw:productcode} from {abcd AS vt JOIN wxyz
好吧,我的电脑开始运行有点缓慢,所以我重置了 Windows,保留了我的文件。因为我的大脑还没有打开,所以我忘记事先备份我的 MySQL 数据库。我仍然拥有所有原始文件,因此我实际上仍然拥有数据库,但
如何将我的 Access 数据库 (.accdb) 转换为 SQLite 数据库 (.sqlite)? 请,任何帮助将不胜感激。 最佳答案 1)如果要转换 db 的结构,则应使用任何 DB 建模工具:
系统检查发现了一些问题: 警告:?:(mysql.W002)未为数据库连接“默认”设置 MySQL 严格模式 提示:MySQL 的严格模式通过将警告升级为错误来修复 MySQL 中的许多数据完整性问题
系统检查发现了一些问题: 警告:?:(mysql.W002)未为数据库连接“默认”设置 MySQL 严格模式 提示:MySQL 的严格模式通过将警告升级为错误来修复 MySQL 中的许多数据完整性问题
我想在相同的 phonegap 应用程序中使用 android 数据库。 更多说明: 我创建了 phonegap 应用程序,但 phonegap 应用程序不支持服务,所以我们已经在 java 中为 a
Time Tracker function clock() { var mytime = new Date(); var seconds
我需要在现有项目上实现一些事件的显示。我无法更改数据库结构。 在我的 Controller 中,我(从 ajax 请求)传递了一个时间戳,并且我需要显示之前的 8 个事件。因此,如果时间戳是(转换后)
我有一个可以收集和显示各种测量值的产品(不会详细介绍)。正如人们所期望的那样,显示部分是一个数据库+建立在其之上的网站(使用 Symfony)。 但是,我们可能还会创建一个 API 来向第三方公开数据
我们将 SQL Server 从 Azure VM 迁移到 Azure SQL 数据库。 Azure VM 为 DS2_V2、2 核、7GB RAM、最大 6400 IOPS Azure SQL 数据
我正在开发一个使用 MongoDB 数据库的程序,但我想问在通过 Java 执行 SQL 时是否可以使用内部数据库进行测试,例如 H2? 最佳答案 你可以尝试使用Testcontainers Test
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 已关闭 9 年前。 此问题似乎与 a specific programming problem, a sof
我正在尝试使用 MSI 身份验证(无需用户名和密码)从 Azure 机器学习服务连接 Azure SQL 数据库。 我正在尝试在 Azure 机器学习服务上建立机器学习模型,目的是我需要数据,这就是我
我在我的 MySQL 数据库中使用这个查询来查找 my_column 不为空的所有行: SELECT * FROM my_table WHERE my_column != ""; 不幸的是,许多行在
我有那个基地:http://sqlfiddle.com/#!2/e5a24/2这是 WordPress 默认模式的简写。我已经删除了该示例不需要的字段。 如您所见,我的结果是“类别 1”的两倍。我喜欢
我有一张这样的 table : mysql> select * from users; +--------+----------+------------+-----------+ | userid
我有表: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `category` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) NOT NULL
我是一名优秀的程序员,十分优秀!