在人工智能快速发展的今天，如何让机器理解和检索法律文档成为了一个重要课题。本文将详细介绍如何从国家法律法规数据库（https://flk.npc.gov.cn/fl.html）获取的Word格式法律文档出发，构建一个基于FAISS的向量数据库，实现智能的法律条文检索功能。 ## 项目背景 法律文档具有条文众多、内容复杂、检索需求多样化的特点。传统的关键词搜索往往无法满足语义化检索的需求。通过构建向量数据库，我们可以： - 实现语义化的法律条文检索 - 支持模糊查询和相似条文推荐 - 提高法律工作者的检索效率 - 为法律AI应用提供基础设施 ## 技术架构 本项目采用以下技术栈： - **文档处理**：python-docx（解析Word文档） - **向量数据库**：FAISS（Facebook AI Similarity Search） - **文本向量化**：OpenAI Embedding API（通过阿里云DashScope） - **数据格式**：JSON（结构化存储） - **编程语言**：Python 3.11

Knowhere 是下层向量查询库（如Faiss、HNSW、Annoy）和上层服务调度之间的操作接口。同时，异构计算也由 Knowhere 这一层来控制，用于管理索引的构建和查询操作在何种硬件上执行。

主要介绍了Python利用Faiss库实现ANN近邻搜索的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的user embedding、item embedding，对于embedding的使用非常的灵活： 输入user embedding，近邻搜索item embedding，可以给user推荐感兴趣的items 输入user embedding，近邻搜搜user embedding，可以给user推荐感兴趣的user 输入item embedding，近邻搜索item embedding，可以给item推荐相关的items 然而有一个工程问题，一旦u

Insightface结合Faiss的高并发人脸识别技术研究_2.pdf

费斯 Faiss是用于高效相似性搜索和密集矢量聚类的库。 它包含的算法可搜索任意大小的向量集，最多可搜索到不适合RAM的向量。 它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss用C ++编写，带有完整的Python / numpy包装器。 一些最有用的算法是在GPU上实现的。 它由开发。 新闻 新增：版本1.7.0（2021-01-27）支持寄存器内4位PQ搜索 新：版本1.6.5（2020-11-20）pytorch / faiss互操作性改进 新：版本1.6.4（2020-10-20）移至cmake-Windows支持 新：版本1.6.3（2020-03-27）IndexBinaryHash，GPU支持替代距离。 新：版本1.6.1（2019-11-29）错误修复。 新增：1.6.0（2019-10-15）版代码结构重组，支持编解码器接口。 新：版本1.5.3（2019-06-

最近人脸识别， 使用faiss 搜索代替原来的redis，这个demo是关于faiss库的相关操作