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- 【向量数据库】Ubuntu编译安装FAISS
风好衣轻
向量数据库ubuntufaisslinux
参考官方的安装指导:https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md,不需要安装的可以跳过~$wgethttps://github.com/facebookresearch/faiss/archive/refs/tags/v1.8.0.tar.gz~$tar-zxvfv1.8.0.tar.gz~$cdfaiss-1.8.0
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为什么像“仓库”而非“工厂”?核心功能:工厂:生产新产品(如汽车、手机)。仓库:存储和快速检索已有物品(如按编号查找箱子)。IndexFlatL2的作用是存储高维向量并快速找到相似向量,更接近仓库的“存储+检索”功能。类比细节:仓库概念FAISS索引对应仓库空间内存中分配的向量存储空间货架编号系统向量索引结构(基于欧氏距离)物品入库index.add(vectors)按编号快速查找箱子index.
- FAISS:高性能向量库
老兵发新帖
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一.FAISS介绍FAISS是什么?FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于稠密向量相似度搜索和聚类的开源库。主要功能1.向量相似度搜索importfaissimportnumpyasnp#创建索引index=faiss.IndexFlatL2(128)#128维向量#添加向量vectors=np.random.random((1000,128)).asty
- c cuda 指定gpu_faiss-gpu近邻检索
宁静致远敏
ccuda指定gpu
环境准备:双路CPU工作站128G内存英伟达1080Ti显卡两块faiss源码包centos7.2+python2.7+anaconda2(环境变量与openblas安装同GPU版)centos7.2+python3.6+anaconda3(conda安装faiss环境)1显卡驱动安装显卡安装有两种方式,一种是用yum从ELRepo源中安装,一种是从源码编译驱动。我们选用第一种方式来安装(简单)。
- faiss上的GPU流程,GPU与CPU之间的联系
GPU使用流程1、初始化阶段1.1:初始化GPU资源对象目的:为GPU上的操作分配和管理资源,例如临时内存和CUDA流。操作:创建StandardGpuResources对象来管理GPU的内存和计算资源。例如:faiss::gpu::StandardGpuResourcesres;res.setTempMemory(1024*1024*512);//分配512MB临时内存对向量的操作:此时还没有直
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FaissvsMilvus深度对比:向量数据库技术选型指南引言:向量数据库的时代抉择在AI应用爆发的今天,企业和开发者面临着如何存储和检索海量向量数据的重大技术选择。作为当前最受关注的两大解决方案,Faiss和Milvus代表了两种不同的技术路线。本文将从架构设计到应用场景进行全面对比,助您做出明智的技术决策。一、核心定位差异维度FaissMilvus性质算法库完整数据库系统开发方Facebook
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人工智能
一.pymilvus介绍pymilvus是什么?pymilvus是连接和操作Milvus向量数据库的PythonSDK,用于处理大规模向量数据的存储、索引和搜索。️Milvus向量数据库什么是Milvus?专业向量数据库-专门为向量数据设计的数据库系统☁️云原生架构-支持分布式部署和水平扩展⚡高性能-基于FAISS、Annoy等多种向量索引引擎pymilvus基本使用安装pipinstallpym
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前文【FlashRAG】本地部署与demo运行(一)下载必要的模型文件完成了项目拉取和依赖下载后,我们需要进一步下载模型文件Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是由FacebookAI团队开发的高效相似性搜索和密集向量聚类库。它专门优化了大规模向量数据库的搜索和聚类任务,适用于机器学习中的嵌入向量检索场景,如推荐系统、图像检索、自然语言处理等。这里CPU/GPU版本可
- 【RAG 篇】万字深度对比:Milvus 与 FAISS、Pinecone、Weaviate 等向量数据库选型指南
大F的智能小课
milvusfaiss数据库
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂核心技术岗。知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。【专栏介绍】:欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!【大模型篇】更多阅读:【大模型篇】万字长文从OpenAI到DeepSeek:大模型发展趋势及原理解读【大模型篇】目前主流AI大模型体系全解析:架构、特点与应用【大模型篇】Gro
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大油头儿
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AI全栈:模型+表示学习+向量库+API+UI一句话定义:AI全栈开发,是指开发者从原始文本/语音/图像开始,结合大模型能力,构建完整应用闭环的技术能力栈。AI全栈应用的过程AI应用≠一个GPT接口,它通畅包含输入:用户提供问题/文档/图片/音频↓表示学习(Embedding):把输入变成向量↓检索(Faiss/Milvus):在知识库中找相关内容↓生成(LLM):构造Prompt+调用模型生成答
- 【程序员AI入门:应用】11.从零构建智能问答引擎:LangChain + RAG 实战优化指南
无心水
程序员零门槛转型AI开发专栏人工智能langchain程序员AI开发入门程序员AI入门程序员的AI开发第一课AI入门RAG
一、技术选型与核心组件解析1.1黄金技术栈选型组件推荐方案核心优势资源需求文本嵌入模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2轻量级(128MB)、支持多语言语义编码,余弦相似度准确率达89.2%CPU即可运行向量数据库FAISS(内存检索)/Chroma(持久化存储)FAISS毫秒级检索速度,Chroma支持增量更新和元数据过滤本地部署优先选Chroma大语言
- 基于Qwen-14b的基础RAG实现及反思
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1、概览本文主要介绍RAG的基础实现过程,给初学者提供一些帮助,RAG即检索增强生成,主要是两个步骤:检索、生成,下面将基于这两部分进行介绍。2、检索检索的主要目的是在自定义的知识库kb中查询到与问题query相关的候选答案。过程中主要涉及的几个关键内容是:文本向量化模型、向量数据库,文本向量化模型如GTE、BGE等、向量数据库如faiss、weaviate、milvus等,对于选型本文不作介绍,
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速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码RAG人工智能RAG快速开发实战速通RAG实战LangChain索引流程生成流程
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- Faiss: 高效密集向量相似性搜索和聚类库
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Faiss:高效密集向量相似性搜索和聚类库faissAlibraryforefficientsimilaritysearchandclusteringofdensevectors.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss一、项目介绍**Faiss(FacebookAISimilaritySearch)**是由Facebook人工智能研究团队开发并维护
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BB_CC_DD
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文章内容结构:一.总结Faiss和Pickle优缺点和适用场景。二.将图像特征打包成pickle文件(Python的序列化格式),匹配搜图(附完整代码)。三.将图像特征打包成faiss的index索引文件,匹配搜图(附完整代码)。四.先用Pickle保存图像特征,再用Faiss构建索引(更灵活)(附示例代码)。(注:这里全部是个人经验,能提升样本标注和清洗效率,不是标准的数据处理方式,希望对您有帮
- DEPRECATION: Could not build wheels for faiss-cpu, faiss-cpu which do not use PEP 517. pip will fall
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#探索AWSBedrock与AI集成:构建强大应用的指南近年来,随着人工智能技术的飞速发展,企业逐渐开始利用AI来增强自身的竞争力。其中,AWSBedrock作为一项托管服务,提供了一系列基础模型,特别是在文本生成和文本嵌入方面表现突出。本文将为您详细介绍如何连接和利用AWSBedrock服务,结合LangChain和FAISS,构建强大的AI应用。##1.引言AWSBedrock是一项提供基础模
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- Coggle数据科学 | 小白学 RAG:Milvus 介绍与使用教程
双木的木
深度学习拓展阅读milvus算法深度学习人工智能nlp数据库机器学习
本文来源公众号“Coggle数据科学”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:小白学RAG:Milvus介绍与使用教程什么是Milvus?Milvus是一款高性能、高扩展性的开源向量数据库,专为处理海量向量数据的实时召回而设计。它基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建,核心功能是解决稠密向量相似度检索的问题。Milvus不仅支持基本的向量检索,还提供数据分区分片、数据持久化、增
- Langchain+Ollama实现Qwen模型+客服问答私有数据FAQ-实现RAG
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python开发语言
目标:部署一个结合大模型和RAG的,客服问题API,如果提问的问题在常见FAQ里,使用FAQ里数据,否则使用大模型回答问题。本文使用Ollama直接运行本地Qwen模型,需要先安装好ollama。现在我们将使用LangChain+Ollama搭建RAG(检索增强生成)系统,让它可以:从Excel读取FAQ将FAQ问题转换为向量(使用Ollama的Embedding模型)存入FAISS向量数据库提供
- 一个AI小白如何理解近似匹配检索
xieyu_zy
相似性匹配向量检索AI算法
在AI领域的相似性匹配中通常会接触很多新名词:ANN、KNN、HNSW、SQ8、Faiss、L2、L1、innerproduct...你可能会查了很多官方解释,但是:-->网上每个名词都告诉了是什么,我知道了他是什么,对,没错,我还是不知道它是什么-->根据用户手册,我Stepbystep成功完成了所有的实验,我依然不知道我在实验什么-->有业务场景讲解,与向量搜索/相似度匹配的关系是什么,没错,
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
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数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- Python 向量检索库Faiss使用
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Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个由FacebookAIResearch开发的库,它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量,这使得它非常适合于实现近似最近邻(ANN)搜索,这在许多应用中都非常有用,比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例:1.安装Faiss首先,你需要安装Faiss。你可
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调
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LLM工业级落地实践LLM技术汇总langchain人工智能大模型推理大模型微调p-tuningfastchatRAG
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中,我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels:m3e-baseTextSplitter:ChineseRecursiveTextSplitterKb_dataset:faiss我们推荐开发者根据自己的业务需求进行模型微调,如果不需
- RAG技术的PDF智能问答系统
AI Echoes
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关键要点系统基于RAG(检索增强生成)技术,允许用户上传PDF并进行智能问答。使用Ollama的deepseek-r1模型和FAISS向量数据库,支持普通对话和基于PDF的问答模式。提供简洁的Web界面,支持文件拖拽上传和多轮对话。研究表明,系统适合处理PDF内容查询,但性能可能因PDF复杂性而异。系统概述这个PDF智能问答系统是一个基于RAG技术的工具,旨在帮助用户通过上传PDF文件进行智能交互
- Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API
weixin_30777913
python语言模型微服务aws
用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API,返回LLM输出文本,其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API,通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型,向量数据搜索类型包括faiss向量数据库和AWSKendra向量数据库搜索服务,这样的逻辑用设计模式中的工厂模式实现,用Python实现Docker打包项目Python代码并
- 打造RAG系统:四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南
橙子小哥的代码世界
数据库数据库milvusfaiss人工智能深度学习神经网络elasticsearch
在当今信息爆炸的时代,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)系统已成为自然语言处理(NLP)领域的重要工具。RAG系统通过结合生成模型和信息检索技术,能够在大规模数据中高效地获取相关信息,生成更为精准和有针对性的内容。而在构建RAG系统时,选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
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javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
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企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
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学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
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hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
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[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
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Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,