Autofaiss 项目教程

1. 项目介绍

Autofaiss 是一个开源项目，旨在自动创建 Faiss KNN 索引，并选择最优的相似性搜索参数。它通过高效的索引、二分搜索和启发式方法，能够在低内存（如15GB）下，在3小时内构建一个包含2亿个向量（1TB）的大型KNN索引，查询延迟在毫秒级（10ms）。

2. 项目快速启动

安装

首先，创建一个虚拟环境并安装依赖：

python -m venv venv/autofaiss_env
source venv/autofaiss_env/bin/activate
pip install -U pip
pip install autofaiss

使用示例

以下是一个简单的使用示例，使用内存中的numpy数组创建索引：

from autofaiss import build_index
import numpy as np

# 创建嵌入向量
embeddings = np.float32(np.random.rand(100, 512))

# 构建索引
index, index_infos = build_index(embeddings, save_on_disk=False)

# 查询
query = np.float32(np.random.rand(1, 512))
_, I = index.search(query, 1)
print(I)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Autofaiss 可以应用于多种场景，如图像检索、文本相似性搜索等。以下是一个使用 Autofaiss 进行图像检索的示例：

from autofaiss import build_index
import numpy as np

# 假设我们有一组图像嵌入向量
image_embeddings = np.load('image_embeddings.npy')

# 构建索引
index, index_infos = build_index(image_embeddings, save_on_disk=True, index_path='image_index')

# 查询
query_embedding = np.float32(np.random.rand(1, 512))
_, I = index.search(query_embedding, 5)
print(I)

最佳实践

1. 内存映射索引：当不需要快速搜索时间（>50ms）时，可以使用内存映射索引以最小化内存占用。
2. 分布式构建：对于大规模数据集，可以使用 PySpark 进行分布式索引构建。

4. 典型生态项目

Autofaiss 可以与其他开源项目结合使用，以增强其功能和应用范围。以下是一些典型的生态项目：

1. Faiss：Autofaiss 基于 Faiss 构建，Faiss 是一个高效的相似性搜索库。
2. PySpark：用于分布式计算和大规模数据处理。
3. NumPy：用于处理和存储嵌入向量。

通过结合这些项目，Autofaiss 可以在更广泛的场景中发挥作用，如大规模数据集的相似性搜索和分布式计算。