该项目基于FastAPI构建后端，集成LangChain实现多格式文档（TXT/PDF/Word）处理，通过文本分块、向量化（Ollama的bge-m3模型）和FAISS索引实现语义检索。结合DeepSeek API进行检索增强生成（RAG），流式返回问答结果。支持知识库元数据管理（MySQL）、文件上传（UUID重命名存储）和跨域访问。核心流程：用户上传文档→向量化存储→提问时检索相关片段→构造
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
基于Langchain+FAISS+Ollama/Deepseek/Qwen/OpenAI的RAG检索方法以及优化
RAG技术是一种结合了检索和生成能力的新型语言模型应用方式。其核心在于，首先使用一个检索器从知识库中获取与查询相关的文档片段，然后基于这些检索到的上下文，利用语言模型（LLM）生成回答。这种方式显著提高了回答的准确性和时效性，因为它能够实时地、基于事实地、动态地生成响应。在构建 RAG 系统时，选择合适的技术工具至关重要。LangChain作为连接检索器和语言模型的桥梁，LangChain 提供了
在数字化和智能化的双重浪潮下，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度向前发展，从医疗健康到制造业，从教育到零售，AI技术的广泛应用正在重塑各行各业的运营模式和业务逻辑，同时也深刻改变着人们的生活方式。AI技术的应用范围日益广泛，无处不在地提供着便利和服务。在这样一个科技日新月异的时代，金融行业作为国民的经济脉络和促进经济发展的重要引擎，自然成为AI技术应用的重点领域之一。金融行业是一个信息密集、数
DeepSeek作为全球领先的AI大模型，拥有顶尖自然语言推理能力和深度学习算法，高效处理海量数据，精准理解复杂语义，为智能化应用提供坚实技术基础。接入DeepSeek大模型，利用多年积累的农业行业知识库，搭建智慧农业专属大模型，以“AI+农业”为核心，推出覆盖农作物全生命周期的智能化解决方案。通过深度融合物联网、人工智能与农业科学，助力农场主、农业企业实现精准种植、高效管理、绿色防控，让每一寸土
实例化多个 GPU 索引时，最好分解 GPU 资源以避免浪费内存。该函数采用可以在索引之间重用的资源对象列表作为其第一个参数，对象，该对象可用于调整 GPU 存储对象的方式。除了普通参数之外，它们还接受资源对象作为输入，以及索引存储配置选项和 float16/float32 配置参数。GPU 通常比 CPU 具有更高的延迟，但和 CPU 相比具有更高的并行吞吐量和内存带宽。的输入已经与 索引 位于
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
bug处理
faiss编译
下面介绍的方法只支持部分index类型从index中恢复出原始数据给定id，可以使用reconstruct或者reconstruct_n方法从index中回复出原始向量。支持下述几类index：IndexFlatIndexIVFFlat(需要与make_direct_map结合)IndexIVFPQIndexPreTransformimport sysimport numpy as npimpor
【代码】RuntimeError: Error in __cdecl faiss::FileIOWriter::FileIOWriter(const char *) at D:\bld\faiss-split。
1. 首先下载faiss的仓库：git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git。其他资料：https://blog.csdn.net/weixin_44684139/article/details/123417681。主参考：https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INS
下载faiss-gpu
在下面的示例中，我们将使用在 d=64 维度上形成均匀分布的向量。向量仍然存储在 Voronoi 单元中，但它们的大小减小到可配置的字节数 m（d 必须是 m 的倍数）。为了扩展到非常大的数据集，Faiss 提供了基于乘积量化的有损压缩来压缩存储的向量的变体。正如我们看见的，IndexFlatL2 和 IndexIVFFlat 都存储全部的向量。我们假设行优先存储，即向量编号 i 的第 j 个分量
windows+ vs2019 + faiss 编译
平面索引只是将向量编码为固定大小的代码，并将它们存储在字节的数组中。在搜索时，所有索引向量都被顺序解码并与查询向量进行比较。对于 ，比较是在压缩域中完成的，速度更快支持操作平面索引类似于 C++ 向量。它们不存储向量 ID，因为在许多情况下顺序编号就足够了。所以：向量编码可用的编码是（压缩率由小到大）：一种典型的加速方法是采用 k-means 等分区技术，但代价是失去找到最近邻居的保证。相应的算法
faiss 多种索引类型
由于在cpu上使用对向量检索算法时，发现面对数据量较大时，批量匹配耗时会显著增加，影响业务整体响应。便尝试使用GPU来实现检索计算，限于本人技术有限，写不出好算法。便取巧利用Faiss-gpu来检索(* ^ ▽ ^ *)以下是安装记录~
Faiss是一套用于高效相似性搜索和聚类的库，它支持多种搜索算法，包括最近邻搜索、半径搜索等。其核心优势在于能够处理大量的高维向量，并且提供高速的查询性能。使用Faiss进行相似性搜索主要包括数据准备、索引构建、查询三个步骤。
现在的一个简单理解是，FAISS并不能直接存储数据，它只是一个索引和搜索向量的工具，这个工具可以根据emdebbing的后生成的向量，从文本中匹配跟问题相关的内容出来。所以我们设计的时候应该得分成两步进行设计，一部分是生成本地文件的代码，一部分是加载本地文件的代码，当然加载本地文件就是直接写在业务代码里面，不需要单独拆出来了。LangChain则是对大语言模型技术所用到的一些功能进行了统一的封装，
解决方案导入sklearn包。
1、TypeError: in method ‘IndexFlat_add’, argument 3 of type ‘float const*’数组不能是float64，要是float32查看数据类型arr.dtypearr.astype(‘float32’)2、n, d = x.shapeValueError: not enough values to ...
faiss-gpu版本需要与python版本相对应，而且python3.9以上版本大概率用不了faiss-gpu，如果自己的python版本过高请降低python版本试试。
Windows系统下成功安装faiss
有没有需要。
Pycharm安装Faiss 导入_swigfaiss模块失败 解决方案
向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）是Facebook AI Research开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库，专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性，在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程，包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方
在现代数据驱动的应用中，向量相似性搜索变得越来越重要，尤其是在推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域。Faiss（Facebook AI Similarity Search）作为一个强大的库，专门用于高效相似性搜索和稠密向量聚类，支持在大规模向量数据上进行快速搜索和处理。本文将详细介绍Faiss的搭建与使用，帮助您快速上手这一工具。
向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由Facebook AI Research（FAIR）团队开发的一款用于快速、高效的向量数据库构建和相似性搜索的开源库。它特别适用于处理大规模向量数据集，能够迅速在海量向量中搜索与查询向量最为匹配的项，从而加速搜索流程。Faiss常用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等场景。
RAG系统的成功在很大程度上取决于其高效地获取和处理海量信息的能力。向量数据库又在其中发挥了不可替代的作用，并构成了RAG系统的核心。向量数据库专门用于存储和管理高维向量数据，它们能把文本、图像、音频甚至视频转换为向量并存储。RAG系统最终能实现的效果就取决于这些底层向量数据库的表现。在众多向量数据库和向量库中，每个都有自己的一些特点，选择一个适合自己应用场景的也需要经过评估，本文将介绍FAISS
1：首先是安装上的坑：第一个就是faiss根本没有windows的版本，只支持mac和linux。再然后，如果你要是用的contos6版本的虚拟机，那就要更新glibc这个库（不难，但很容易出问题），因为centos6的这个库最大支持版本是2.12，而faiss运行的时候需要2.14的版本支持。而centos7就没这问题了。这是虚拟机版本的选择。后面就是安装，如果没有很好的linux下...
faiss安装git项目的安装教程：https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md使用Anaconda安装使用Anaconda安装使用faiss是最方便快速的方式，facebook会及时推出faiss的新版本conda安装包，在conda安装时会自行安装所需的libgcc, mkl, numpy模块。faiss的cpu版
es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节
本篇讲述如何根据模型参数量，参数设置以及batch size推理所需要的GPU显存。假设现在想要全参数训练一个llama-6B的模型，那么如何预估自己需要准备多大显存的卡？当fp32、fp16、int8模式下时显存大小具体又有什么变化呢？本篇来解答这个问题。下面是一个快捷目录。1. 大模型RAM构成2. 一个大模型显存计算示例大模型所需要的考虑的显存包括三个部分：模型本身，CUDA kernel，
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官方资源地址https://github.com/facebookresearch/faiss。
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个面向相似性搜索和聚类的开源库，专注于高维向量的快速相似性搜索。该库提供了一系列高效的算法和数据结构，可用于处理大规模高维向量数据，广泛应用于信息检索、机器学习和深度学习等领域。本文主要介绍Faiss中包含的量化器，量化器可以将高维向量映射到低维码本（codebook）以便进行快速近似最近邻搜索。当然在介绍量化器之前还有说
支持的格式：根据语义目前来说，由于语义的不确定性，用规则会取得更好的效果，文本分句长度为800。语义检索的重要前提是Sentence Embeddings。可惜目前看到的绝大部分材料都是使用OpenAIEmbeddings。OpenAIEmbeddings 调用的mode_name=“text-embedding-ada-002” 排在第6位MTEB 排行榜 - MTEB 的拥抱面孔空间 (hug
本篇主要讲解FAISS的使用。加载文档、拆分在此基础上，就可以相关性搜索搜索过滤等操作。
在使用faiss时报错如题`TypeError: in method ‘IndexFlat_add’, argument 3 of type ‘float const*’`。```pythonbeat_emb = normalize(beat_emb, norm = "l2")hidden_size = 128gpu_index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size)gp
问题： Faiss assertion 'err == cudaSuccess' failed in void __cdecl faiss::gpu::StandardGpuResourcesImpl::deallocMemory(int,void *) at D:\bld\faiss-split_1685360948441\work\faiss\gpu\StandardGpuResources.
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