·faiss

Facebooks Bibliothek für effiziente Ähnlichkeitssuche und Clustering dichter Vektoren. Unterstützt Milliarden von Vektoren, GPU-Beschleunigung und verschiedene Indextypen (Flat, IVF, HNSW). Verwenden Sie diese Option für die schnelle k-NN-Suche, den großen Vektorabruf oder wenn Sie eine reine Ähnlichkeitssuche ohne Metadaten benötigen. Am besten für Hochleistungsanwendungen geeignet.

17Installationen·0Trend·@orchestra-research

Installation

$npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss

SKILL.md

| Index Type | Build Time | Search Time | Memory | Accuracy |

| Flat | Fast | Slow | High | 100% | | IVF | Medium | Fast | Medium | 95-99% | | HNSW | Slow | Fastest | High | 99% | | PQ | Medium | Fast | Low | 90-95% |

Facebooks Bibliothek für effiziente Ähnlichkeitssuche und Clustering dichter Vektoren. Unterstützt Milliarden von Vektoren, GPU-Beschleunigung und verschiedene Indextypen (Flat, IVF, HNSW). Verwenden Sie diese Option für die schnelle k-NN-Suche, den großen Vektorabruf oder wenn Sie eine reine Ähnlichkeitssuche ohne Metadaten benötigen. Am besten für Hochleistungsanwendungen geeignet. Quelle: orchestra-research/ai-research-skills.

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

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Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-11
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist faiss?

Facebooks Bibliothek für effiziente Ähnlichkeitssuche und Clustering dichter Vektoren. Unterstützt Milliarden von Vektoren, GPU-Beschleunigung und verschiedene Indextypen (Flat, IVF, HNSW). Verwenden Sie diese Option für die schnelle k-NN-Suche, den großen Vektorabruf oder wenn Sie eine reine Ähnlichkeitssuche ohne Metadaten benötigen. Am besten für Hochleistungsanwendungen geeignet. Quelle: orchestra-research/ai-research-skills.

Wie installiere ich faiss?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills