faiss
✓効率的な類似性検索と密なベクトルのクラスタリングのための Facebook のライブラリ。数十億のベクトル、GPU アクセラレーション、さまざまなインデックス タイプ (Flat、IVF、HNSW) をサポートします。高速な k-NN 検索、大規模なベクトル検索、またはメタデータなしの純粋な類似性検索が必要な場合に使用します。高性能アプリケーションに最適です。
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% |
効率的な類似性検索と密なベクトルのクラスタリングのための Facebook のライブラリ。数十億のベクトル、GPU アクセラレーション、さまざまなインデックス タイプ (Flat、IVF、HNSW) をサポートします。高速な k-NN 検索、大規模なベクトル検索、またはメタデータなしの純粋な類似性検索が必要な場合に使用します。高性能アプリケーションに最適です。 ソース: ovachiever/droid-tings。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill faiss インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill faiss- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
faiss とは?
効率的な類似性検索と密なベクトルのクラスタリングのための Facebook のライブラリ。数十億のベクトル、GPU アクセラレーション、さまざまなインデックス タイプ (Flat、IVF、HNSW) をサポートします。高速な k-NN 検索、大規模なベクトル検索、またはメタデータなしの純粋な類似性検索が必要な場合に使用します。高性能アプリケーションに最適です。 ソース: ovachiever/droid-tings。
faiss のインストール方法は?
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill faiss インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01