程序员 · 老孟 
你将学会
- 理解大规模向量相似性检索的基本原理与流程
- 明确不同索引在精度、速度与内存间的权衡
- 能独立搭建百万级向量的高效检索方案
- 理解聚类粗排与向量量化压缩的加速思路
手机阅读
手机阅读
本课程通过 Flat/IVF/PQ 索引案例，讲解 Faiss 索引原理，解决大规模向量检索慢与内存高，帮助学习者高效相似检索。
面向推荐、以图搜图这类需要在海量数据里找最相似那几个的场景，介绍一个高性能开源检索库。文章说明它为何比朴素遍历快得多，支持哪些索引结构、能否借助多核与显卡加速，并演示建库、插入向量、按相似度搜索、指定外部编号映射以及持久化保存的基本用法。适合做大规模相似度匹配的工程读者，读完能为自己的检索系统选对索引并快速上手。
Product Quantization 是一种有效的近似最近邻搜索方法，具有较高的搜索效率和较低的内存消耗。该方法已被广泛应用于图像检索、文本检索和机器学习等领域。 PQ 将高维数据点分成多个子空间，并对每个子空间使用独立的编码方法，将数据点映射到一个有限的编码集合中。这个编码过程将高维数据转换成低维编码，从而降低了存储和计算的成本。 Paper：Product Quantization for Nearest Neighbor Search (hal.science) 例如，我们有 N 个 1024 维度的数据点： 将每个向量划分成 8 个 128 维的子向量 subvectors，更多的...
冀公网安备13050302001966号