登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
随着各机构收集的非结构化数据越来越多，并越来越多地使用大型语言模型（LLM），他们需要更快、更可扩展的系统。用于信息查找的高级工具，例如检索增强生成（RAG），处理海量数据可能需要数小时甚至数天——有时数据规模达到TB或PB级别。与此同时，像广告推荐系统这样的在线搜索应用在CPU上难以提供即时结果。要满足实时速度要求，可能需要数千个CPU，从而增加了基础设施成本。本文探讨了如何使用NVIDIA c
本文介绍了基于Faiss的文本和图像语义检索实战案例。在文本检索部分，展示了如何构建李白诗歌问答系统，包括数据预处理、向量生成和API开发；图像检索部分则演示了论坛图片相似检索系统的实现方法。文章还详细讲解了工程化部署的三大核心问题：索引增量更新策略（直接添加/索引合并）、性能监控（Prometheus指标采集）和容错处理（备份机制/服务高可用）。最后总结了文本和图像检索系统的实践经验，并提供了相
Auto-Tune（自动参数调优）：Faiss提供的工具链，旨在自动找到满足检索精度（Recall)约束的最优参数配置，平衡精度与检索速度（QPS/Latency)目标：给定Recal阈值前提下，最小化检索延迟，同时兼顾内存占用。没有评估的调优就是盲目试错。HNSW关键参数说明。
解码过程的核心是：首先对检测到的二维码区域进行透视变换，将其校正为一个标准的正方形图像，以消除拍摄角度造成的形变。然后，读取黑白模块的排列，根据QR码的编码规则（如模式指示符、字符计数指示符、数据位、纠错码等）解析出原始的二进制数据，并进行纠错。一个完整的示例代码会涵盖异常处理，例如处理未检测到二维码的情况，确保程序的健壮性。该方法接收一个图像（通常是灰度图像）作为输入，并返回三个值：一个布尔值表
摘要：ChatPDF-Faiss是一个基于FAISS向量数据库和阿里云DashScope API的PDF智能问答系统。该系统通过PyPDF2提取PDF文本内容，使用递归字符分割器将文本分块，并利用DashScope Embeddings生成文本嵌入。FAISS用于高效检索相似文本，结合Tongyi大语言模型生成智能回答，同时显示回答来源页码确保可追溯性。项目支持向量数据库的本地保存与加载，便于重复
备考过程中难度较大，尤其是对于刚入门的安全爱好者或缺乏实际渗透测试经验的人来说。备考过程中需要注重操作与实战，以下是一些关键的备考要素，帮助你顺利通过考试。
务机制****、消息。
本文介绍了如何使用 C++ 和 OpenCV 提取图像的局部特征（以 ORB 为例），并利用 Faiss 库构建高效的相似性搜索索引，从而实现在大量图像中查找包含相似局部细节的图像。在实际应用中，您可以根据具体需求选择合适的特征提取算法和 Faiss 索引类型。对于大规模图像库，可以考虑使用更高级的 Faiss 索引结构，例如IndexIVFPQ或分布式 Faiss 索引，以进一步提高搜索效率和可
RAG和联网搜索均通过“检索+生成”模式扩展模型能力，但RAG基于内部知识库（如企业文档），适合专业领域问答；联网搜索实时检索互联网，解决时效性问题（如新闻、股价）。RAG响应快且可控，但数据需手动更新；联网搜索依赖搜索引擎，结果动态但不可控。两者可结合使用，未来趋势是智能切换数据源以兼顾实时性与安全性。
FAISS 是高效的向量数据库，结合 RAG（检索增强生成）可以优化 AI 问答系统。
1.安装FAISSpip install faiss-cpu，也可以是gpu，看具体使用情况2.实现代码输出：左边的文件栏也会出现保存的数据库：输出：
摘要：本文介绍了基于C++、OpenCV和Faiss构建高性能视觉搜索系统的技术方案。系统采用pHash算法生成64位图像指纹作为特征向量，利用Faiss的二进制索引实现高效的相似性搜索。工作流程分为离线索引（图像预处理、pHash计算和索引构建）和在线查询（加载索引、搜索相似结果）两个阶段。该系统特别适用于海量图像库中的近似重复检测，具有计算速度快、存储需求小的特点。文中提供了关键代码示例，并讨
创建 Few-shot 示例，教会 AI 如何改写问题。用 Step-Back 方式改写用户问题，使其更通用、更容易回答。同时使用原始问题和改写后的问题进行检索，获取更完整的上下文信息。综合这些信息生成最终答案，保证回答的准确性。
今天，通义千问Qwen2.5-Omni-7B正式开源。作为通义系列模型中首个端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并实时生成文本与自然语音合成输出。在权威的多模态融合任务OmniBench等测评中，Qwen2.5-Omni刷新业界纪录，全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。Qwen2.5-Omni以接近人类的多感官方式「立体」认知世界并与之实时交
去年侧重大模型和GPT的原理，了。找到的练习项目不仅是对原理和概念的加深理解，更是对如何结合业务，业务逻辑的深度理解。要落到实际的应用场景，肯定需要对应用场景本身有足够的了解。而要理解场景，需要对大模型有足够的知识积累和实战经验。这就是为什么多练大模型项目如此重要。练习项目不仅能帮你更好地掌握理论知识，还能让你更清楚地了解如何把这些知识用到实际工作中。而要做到这一点，你需要对所使用的大模型有足够的
Elasticsearch 8.0+ 已支持。向量搜索，可结合 FAISS 提高检索效率。广泛应用于企业搜索、智能客服、知识库系统等。
在使用 FAISS、Milvus 等向量数据库进行语义搜索时，你是否也有这样的疑问：❓“我明明是用嵌入模型把问题转成向量进行检索，那为什么 FAISS 最终返回的结果是段落文本，而不是向量呢？这是一个的问题，理解这个问题的本质，有助于你更好地构建 RAG 系统、语义搜索引擎、知识库问答等功能。
langchain调用qwen文章参考：https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/framework/Langchain.html。安装faiss（https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md）本文向量提取均使用本地embedding模型。自封装本地embedding模型。
关键参数公式： $$ \text{nlist} = \sqrt{\text{数据量}} \quad \text{(经验值)} $$ $$ \text{nprobe} = \frac{\text{nlist}}{10} \sim \frac{\text{nlist}}{5} $$配置独立索引节点，避免资源竞争。
谷歌正式为Pixel 9和Galaxy S25用户推送Gemini Live多模态交互功能，实现摄像头实时问答与屏幕协同分析。该服务基于5月发布的Project Astra技术，用户可通过镜头捕捉环境（如识别水族箱鱼类）或共享屏幕内容（比价购物），获得即时AI辅助。虽然基础功能免费，但需订阅Gemini Advanced服务（月费19.99美元）解锁完整体验，目前已支持45种语言。实测显示系统响应
当面对高度复杂、逻辑交织的任务时，OpenManus 的任务规划能力有时会显得力有不逮。以涉及多部门协同、多环节衔接的大型项目为例，系统在梳理任务优先级和优化执行顺序时，可能会出现偏差，从而导致任务执行过程中出现资源浪费、进度延误等问题，影响整体效率。此外，在实际测试中，OpenManus 偶尔会在任务执行过程中出现卡顿或报错，尤其是在多任务并行且负载较高的情况下，这种现象更为突出。
向量数据库FAISS有两个版本，分别是CPU 和 GPU 版本。其中GPU版本的CUDA配置如下。配置完成可以利用硬件加速。
RAG结合了信息检索与生成模型，通过以下三阶段工作：****检索：从外部知识库（如文档、数据库）中搜索与问题相关的信息。****生成：基于检索内容和模型自身知识，生成连贯、准确的回答。： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位
在搭建RAG系统时，选择合适的向量数据库是至关重要的。向量数据库能够 高效地 存储和检索大规模的 向量数据，为RAG系统提供快速、准确的检索支持。今天针对当下主流的 Milvus、Qdrant、Weaviate、FAISS、RediSearch 等主流向量数据库，他们也都是 开源 的向量数据库，给大家简单介绍下，供您参考。Milvus支持多种高效的索引结构，如IVF、HNSW等，能够在 毫秒级响应
《Cursor AI编程助手的提示词设计解析》 本文深入剖析Cursor AI编程助手的系统提示词设计，揭示其高效协作的技术原理。通过拦截API数据发现，Cursor的成功源于精心设计的系统提示词：明确赋予AI"结对编程伙伴"的特定角色；采用XML标签结构化组织上千字的提示内容；强调自主行动能力并设定实用约束条件；规范自然语言表达方式；同时通过双用户提示机制分离个性化需求与动态
在之前的faiss学习的例子中，就是使用的这种对象列表。每一个document都有数据内容和相应的元信息，元信息可以用来存储一些标识符、属性、限制这类，以方便进行条件查询。保证每个简历块都有名字，防止简历块分割之后，因为没有名字，六神无主了。所以，不仅需要有该数据的接口，也要有转换为该接口的方法，两者都需要。对象的列表（List of Documents），是 LangChain 中的一种数据结构
摘要 Faiss索引类型对比与选择指南：IndexFlat作为基础精确检索索引，提供L2、内积和余弦三种距离度量，适用于小数据基准测试。IVF系列索引通过聚类分桶和局部检索实现高效搜索，核心参数nlist和nprobe需要权衡精度与效率。PQ量化索引采用"拆分-量化-编码"技术压缩高维向量，IndexPQ适用于中小规模数据，IndexIVF_PQ结合倒排文件技术更适合大规模应用
本文介绍了基于FAISS向量数据库构建语义搜索系统的实战案例。系统使用阿里云百炼Embedding API将文本转换为向量，通过FAISS实现高效相似度搜索。项目包含两个核心模块：基础向量生成示例展示如何调用API获取文本向量；完整搜索系统实现文档向量化、FAISS索引构建和语义查询功能。系统架构清晰，包含数据准备、向量生成、索引构建和查询处理全流程，支持元数据存储，能够根据用户查询返回最相关的文
本文介绍了Faiss向量数据库的核心概念与使用方法。主要内容包括：1）环境依赖与CPU版本安装验证；2）Faiss的数据结构体系，重点解析Index基类及其常见派生类的特性与适用场景；3）向量存储的数据格式要求与维度约束；4）ID映射机制的使用方法；5）通过随机向量检索示例演示基础API使用流程。文章最后指出Faiss作为算法库的特性，强调其需要结合其他系统实现完整存储功能，并提供了参考文档链接。
本文分析了一个基于多智能体系统（MAS）一致性算法的电力系统分布式经济调度解决方案。该方案通过分布式协调方法，实现了发电机和负荷之间的功率平衡与经济效益优化，避免了传统集中式调度方法的单点故障风险和通信瓶颈。
本系列深入浅出地解析向量数据库的核心原理与 Milvus 架构实践：从传统数据库为何难以应对 AI 时代的相似性搜索，到 IVF、HNSW、PQ 等主流索引算法的选型逻辑，再到一个查询请求在 Milvus 微服务架构中的完整流转路径。文章结合工程视角与通俗类比，帮助开发者真正理解向量数据库“怎么工作”和“如何用好”，为后续深入存储、调度与性能优化打下坚实基础。
faiss
——faiss
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
火山引擎 ADG 社区
