faiss
✓Facebooks Bibliothek für effiziente Ähnlichkeitssuche und Clustering dichter Vektoren. Unterstützt Milliarden von Vektoren, GPU-Beschleunigung und verschiedene Indextypen (Flat, IVF, HNSW). Verwenden Sie es für die schnelle k-NN-Suche, den Abruf umfangreicher Vektoren oder wenn Sie eine reine Ähnlichkeitssuche ohne Metadaten benötigen. Am besten für Hochleistungsanwendungen geeignet.
Installation
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 es für die schnelle k-NN-Suche, den Abruf umfangreicher Vektoren oder wenn Sie eine reine Ähnlichkeitssuche ohne Metadaten benötigen. Am besten für Hochleistungsanwendungen geeignet. Quelle: ovachiever/droid-tings.
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/ovachiever/droid-tings --skill faiss Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill faiss- Quelle
- ovachiever/droid-tings
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- 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 es für die schnelle k-NN-Suche, den Abruf umfangreicher Vektoren oder wenn Sie eine reine Ähnlichkeitssuche ohne Metadaten benötigen. Am besten für Hochleistungsanwendungen geeignet. Quelle: ovachiever/droid-tings.
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/ovachiever/droid-tings --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/ovachiever/droid-tings
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01