Open SourceRAG33k
FAISS
Meta's beproefde bibliotheek voor gelijkenis-zoeken op miljardenschaal.
FAISS (Facebook AI Similarity Search) is een bibliotheek van Meta voor efficiënt zoeken op gelijkenis en clustering van dense vectoren. Het implementeert vele indexeeralgoritmen (IVF, HNSW, PQ, OPQ) met optionele GPU-versnelling, schaalbaar naar miljarden vectoren die mogelijk niet in RAM passen. Het is de de-facto low-level engine die vector-zoeken aandrijft binnen talloze RAG-stacks en hogerliggende vectordatabases.
Opslagplaats
facebookresearch/faissTaal
C++Wat je ermee zou bouwen
- Een in-process, hoogdoorvoer nearest-neighbor-index bouwen voor een RAG-retrieval-laag zonder een afzonderlijke database te draaien
- GPU-versneld gelijkenis-zoeken uitvoeren over zeer grote embeddingsets waar latentie en geheugengebruik tellen
- Indextypen (IVF, HNSW, productkwantisering) benchmarken en afstemmen om recall af te wegen tegen snelheid en geheugen
Tags
vector-searchannembeddingsgpu