什么是 FAISS？

FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是 Facebook AI 團隊開發的一個高效的相似性搜索和密集向量聚類的庫。它主要用于：

• 大規模向量相似性搜索
• 高維向量最近鄰檢索
• 向量聚類

https://github.com/facebookresearch/faiss

FAISS 特別適合處理高維向量數據，能夠快速找到與查詢向量最相似的向量，廣泛應用于推薦系統、圖像檢索、自然語言處理等領域。

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RAG

Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成

RAG 是一種結合 信息檢索 和 文本生成 的技術，主要分為兩步：

• 檢索（Retrieval）：從外部知識庫中檢索與輸入相關的信息（通常使用向量檢索，如 FAISS）。

• 生成（Generation）：將檢索到的信息作為上下文，輸入到生成模型（如 GPT）中，生成更準確、更相關的回答。

FAISS 的主要特點

1. 高效檢索：支持 CPU 和 GPU 加速
2. 多種索引類型：支持 IVF (Inverted File System)、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 等多種索引結構
3. 內存優化：支持向量壓縮和量化技術減少內存占用
4. 大規模處理：能夠處理十億級別的向量數據

FAISS 與 GPT 的對接方式

將 FAISS 與 GPT 模型結合使用，通常是為了實現以下場景：

1. 知識增強：通過 FAISS 檢索相關知識，再提供給 GPT 生成更準確的回答
2. 長文本處理：解決 GPT 上下文窗口限制，通過檢索相關片段再輸入模型
3. 個性化響應：基于用戶歷史記錄的向量檢索提供個性化回答

典型對接流程

1. 數據準備階段：

   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   import faiss
   import numpy as np# 加載文本嵌入模型
   embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 準備文本數據
   documents = ["文本1", "文本2", "文本3", ...]# 生成向量
   document_embeddings = embedder.encode(documents)# 創建FAISS索引
   dimension = document_embeddings.shape[1]
   index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
   index.add(document_embeddings)
   

2. 查詢階段：

   def retrieve_relevant_docs(query, k=5):query_embedding = embedder.encode([query])distances, indices = index.search(query_embedding, k)return [documents[i] for i in indices[0]]
   

3. 與 GPT 結合：

   from openai import OpenAIclient = OpenAI()def ask_gpt_with_retrieval(question):# 檢索相關文檔relevant_docs = retrieve_relevant_docs(question)# 構建提示詞context = "\n".join(relevant_docs)prompt = f"根據以下信息回答問題:\n{context}\n\n問題:{question}\n回答:"# 調用GPTresponse = client.chat.completions.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return response.choices[0].message.content
   

優化建議

1. 選擇合適的嵌入模型：根據任務選擇 text-embedding-ada-002、all-MiniLM-L6-v2 等適合的模型
2. 索引優化：對于大規模數據，考慮使用 IVF 或 HNSW 索引
3. 提示工程：優化檢索內容與 GPT 提示的結合方式
4. 緩存機制：緩存常見查詢結果提高響應速度

應用場景

1. 智能客服系統（檢索+生成）
2. 知識庫問答系統
3. 個性化推薦系統
4. 長文檔摘要生成