·faiss

Biblioteca de Facebook para búsqueda eficiente de similitudes y agrupación de vectores densos. Admite miles de millones de vectores, aceleración de GPU y varios tipos de índices (plano, IVF, HNSW). Úselo para búsquedas k-NN rápidas, recuperación de vectores a gran escala o cuando necesite una búsqueda por similitud pura sin metadatos. Lo mejor para aplicaciones de alto rendimiento.

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Instalación

$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% |

Biblioteca de Facebook para búsqueda eficiente de similitudes y agrupación de vectores densos. Admite miles de millones de vectores, aceleración de GPU y varios tipos de índices (plano, IVF, HNSW). Úselo para búsquedas k-NN rápidas, recuperación de vectores a gran escala o cuando necesite una búsqueda por similitud pura sin metadatos. Lo mejor para aplicaciones de alto rendimiento. Fuente: orchestra-research/ai-research-skills.

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

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Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-11
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es faiss?

Biblioteca de Facebook para búsqueda eficiente de similitudes y agrupación de vectores densos. Admite miles de millones de vectores, aceleración de GPU y varios tipos de índices (plano, IVF, HNSW). Úselo para búsquedas k-NN rápidas, recuperación de vectores a gran escala o cuando necesite una búsqueda por similitud pura sin metadatos. Lo mejor para aplicaciones de alto rendimiento. Fuente: orchestra-research/ai-research-skills.

¿Cómo instalo faiss?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

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