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faiss

ovachiever/droid-tings

La bibliothèque de Facebook pour une recherche efficace de similarité et un regroupement de vecteurs denses. Prend en charge des milliards de vecteurs, l'accélération GPU et divers types d'index (Flat, IVF, HNSW). À utiliser pour une recherche rapide k-NN, une récupération vectorielle à grande échelle ou lorsque vous avez besoin d'une recherche de similarité pure sans métadonnées. Idéal pour les applications hautes performances.

22Installations·0Tendance·@ovachiever

Installation

$npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --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% |

La bibliothèque de Facebook pour une recherche efficace de similarité et un regroupement de vecteurs denses. Prend en charge des milliards de vecteurs, l'accélération GPU et divers types d'index (Flat, IVF, HNSW). À utiliser pour une recherche rapide k-NN, une récupération vectorielle à grande échelle ou lorsque vous avez besoin d'une recherche de similarité pure sans métadonnées. Idéal pour les applications hautes performances. Source : ovachiever/droid-tings.

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill faiss
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-01
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que faiss ?

La bibliothèque de Facebook pour une recherche efficace de similarité et un regroupement de vecteurs denses. Prend en charge des milliards de vecteurs, l'accélération GPU et divers types d'index (Flat, IVF, HNSW). À utiliser pour une recherche rapide k-NN, une récupération vectorielle à grande échelle ou lorsque vous avez besoin d'une recherche de similarité pure sans métadonnées. Idéal pour les applications hautes performances. Source : ovachiever/droid-tings.

Comment installer faiss ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill faiss Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/ovachiever/droid-tings