FAISS
개요
FAISS는 대규모 벡터 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 벡터 데이터 검색 라이브러리입니다. 벡터 저장을 통해 검색, 클러스터링, 벡터 분할 기능을 제공합니다.
코드 예제
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from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
import faiss
# 1) FAISS 인덱스 로드
index = faiss.read_index("faiss_indexes/coffee.ivf_pq.index")
# 2) 임베딩 모델 준비
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v..."
)
주요 기능
- 효율적인 벡터 데이터 검색
- 대규모 벡터 처리
- 벡터 저장 연산 지원
- 클러스터링 및 분할 기능
활용 분야
FAISS는 다음과 같은 분야에서 활용됩니다:
- 유사도 검색
- 추천 시스템
- 자연어 처리
- 이미지 검색
- 벡터 데이터베이스