Я объединяю два вторжения, и оба являются численными встроениями, имеющими форму (1,1) < /p>
combined_embeddings = np.hstack((price_embeddings, location_embeddings))
index = faiss.IndexFlatL2(combined_embeddings.shape[1])
index.add(np.array(combined_embeddings, dtype=np.float32))
< /code>
Теперь, если я дам эти два вставки в качестве входных данных, он работает отлично < /p>
input_combined_embedding = np.hstack((input_price,input_location))
distances, indices = index.search(np.array(input_combined_embedding, dtype=np.float32), k=k)
< /code>
он проверяет евклидовые расстояния векторов. из которых встроены я хочу выполнить поиск.
для EG. В вышеупомянутом Scneraio, если я хочу искать на основе input_price, Faiss не позволяет мне делать это, потому что ему нужен вектор ввода того же измерения, что и индекс. Где -то влияет на расчет расстояния.
Есть ли способ достичь этого в Faiss или в любом другом векторе db?>
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... tor-search
Faiss DB Vector Search ⇐ Python
-
- Похожие темы
- Ответы
- Просмотры
- Последнее сообщение
-
-
Ошибка сегментации при использовании faiss `index.search ()` in fastapi
Anonymous » » в форуме Python - 0 Ответы
- 7 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-