1. Faiss: 这是一个由Facebook AI Research团队开发的库，用于高效类似性查找和密布向量聚类。Faiss供给了多种查找办法，如暴力查找、索引查找等。查找指令一般经过其Python API来完成。

2. Elasticsearch: 这是一个根据Lucene构建的查找引擎，能够处理大规模的文本数据。尽管Elasticsearch首要用于文本查找，但它也能够用于向量查找，一般需求运用Elasticsearch的向量查找插件，如Elasticsearch向量查找或经过集成其他向量数据库来完成。

3. Milvus: 这是一个开源的向量数据库，专为存储和查找高维向量数据而规划。Milvus供给了丰厚的API，包含查找、刺进、删去等操作。

4. Pinecone: 这是一个根据云的向量数据库服务，供给了简略的API来存储和查找向量数据。

5. ScaNN: 由Google开发的库，用于大规模的近邻查找。ScaNN供给了C 和Python API。

6. Annoy: 由Spotify开发的库，用于高效的大规模近邻查找。Annoy供给了Python和C API。

7. Anserini: 这是一个根据Lucene的查找东西，首要用于信息检索研讨。尽管Anserini首要用于文本查找，但它也能够用于向量查找。

8. DSSM : 这是一个由微软研讨院提出的模型，用于将文本数据转换为向量表明，并用于查找。

9. Vespa: 这是一个由Yahoo开发的开源查找引擎，能够处理大规模的文本和向量数据。

10. Tfidf: 尽管Tfidf首要用于文本数据的向量表明，但它也能够用于查找向量数据。

请注意，这些体系中的许多都供给了RESTful API，答应经过HTTP恳求进行查找。此外，有些体系或许需求额定的装备或设置才干支撑向量查找。因而，在运用任何向量数据库体系之前，请必须查阅其文档以了解怎么进行查找。

查找向量数据库的指令攻略

跟着大数据和人工智能技术的快速开展，向量数据库在处理高维数据、完成高效类似性查找方面发挥着越来越重要的效果。本文将具体介绍查找向量数据库的常用指令，协助您快速上手并高效运用向量数据库。

一、向量数据库简介

向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库体系。它经过将数据转换为向量方式，使用向量空间模型进行类似性查找和近邻查询。常见的向量数据库有Milvus、Faiss、Elasticsearch等。

二、Milvus数据库指令

Milvus是一个开源的高性能向量数据库，支撑多种向量类似度计算办法，并能灵敏集成多种盛行的机器学习结构和库。

1. 连接到Milvus数据库

```bash

milvus-cli

connect -uri http://localhost:19530

2. 创立数据库

```bash

create database -db dbname

3. 创立调集

```bash

create collection -db dbname -collection collection_name

4. 刺进数据

```bash

insert -db dbname -collection collection_name -data data

5. 查询数据

```bash

search -db dbname -collection collection_name -data data -topk 10

三、Faiss库指令

Faiss是一个开源的向量数据库构建和类似性查找库，适用于处理大规模向量数据集。

1. 装置Faiss

```bash

pip install faiss-cpu CPU版别

pip install faiss-gpu GPU版别

2. 导入Faiss库

```python

import faiss

3. 创立索引

```python

index = faiss.IndexFlatL2(d) d为向量维度

4. 刺进数据

```python

index.add(d) d为向量数据

5. 查找数据

```python

dq = faiss.IndexFlatL2(d) d为查询向量

k = 10 查找成果数量

distances, indices = index.search(dq, k)

四、Elasticsearch插件指令

Elasticsearch是一个分布式查找和剖析引擎，经过插件能够完成向量索引和类似性查找。

1. 装置Elasticsearch Vector Scoring Plugin

```bash

pip install elasticsearch-vector-scoring-plugin

2. 创立向量索引

```python

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

index_name = \