Mejores prácticas y consejos
- Familiarícese con los datos : antes de usar Faiss, debe dedicar un poco de tiempo a comprender los datos. Puede hacerse algunas preguntas, como: ¿Qué tan grande es este conjunto de datos? ¿La información de los datos está completa? La familiaridad con los datos ayudará a elegir el tipo de índice de Faiss correcto y a determinar la mejor manera de manejar los datos.
- Preprocesamiento de datos : el preprocesamiento de datos afectará en gran medida el uso de Faiss. Para datos de texto, considere formas más inteligentes de convertir palabras en números, como modelos como TF-IDF o Word2Vec. Para datos de imagen, puede intentar usar la red neuronal convolucional (CNN) para procesar.
- Elija el tipo de índice más adecuado : Faiss proporciona una variedad de tipos de índice, cada uno de los cuales tiene diferentes escenarios aplicables. Algunos índices pueden manejar eficientemente datos de alta dimensión, algunos índices son adecuados para procesar vectores binarios y algunos índices están especialmente diseñados para manejar grandes cantidades de datos. Por lo tanto, puede elegir el tipo de índice más adecuado según sus necesidades y situación real.
- Consulta por lotes : si hay varias consultas que deben ejecutarse al mismo tiempo, se puede usar Faiss para procesarlas juntas. Es más eficiente ejecutar consultas por lotes a la vez, y Faiss está optimizado para el procesamiento por lotes.
- Parámetros de ajuste : Faiss admite el ajuste flexible de parámetros, por ejemplo, la cantidad de grupos de datos y la cantidad de consultas (nprobe) se pueden ajustar al crear un índice. El valor predeterminado no da necesariamente el máximo rendimiento de un índice. Por lo tanto, puede intentar ajustar los valores de los parámetros para encontrar la configuración de parámetros más adecuada.