FAISS: IndexFlatL2, IndexIVFFlat și Căutare Rapidă pe CPU în Baze de Date Vectoriale & Căutare Semantică

import faiss
import numpy as np

d = 768            # Dimensiunea vectorilor
nlist = 100        # Numărul de celule Voronoi (centroizi)
k = 5              # Top vecini căutați

# Cuantizatorul grosier (coarse quantizer)
quantizer = faiss.IndexFlatL2(d)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, d, nlist, faiss.METRIC_L2)

# Date de antrenament sintetice
xb = np.random.random((10000, d)).astype('float32')
index.train(xb)     # Calculează centroizii K-Means
index.add(xb)       # Adaugă vectorii în listele inversate

index.nprobe = 10   # Numărul de celule Voronoi inspectate la căutare
xq = np.random.random((1, d)).astype('float32')
D, I = index.search(xq, k)
print("Indici vecini:", I)