امروزه دادهها صرفا بهصورت متن یا عدد ذخیره نمیشوند، بلکه به شکل embeddingهای چندبعدی نمایش داده میشوند که مبنای قابلیتهایی مانند جستجوی معنایی، سیستمهای پیشنهاددهنده و بازیابی دانش هستند. چالش اصلی در این فضا، پیدا کردن سریع و دقیق بردارهای مشابه در میان حجم عظیمی از دادههاست؛ جایی که FAISS دقیقا برای حل همین مسئله طراحی شده است.
در این مقاله، ابتدا توضیح میدهیم FAISS چیست و چه مشکلی را در فرایند جستجوی برداری حل میکند، سپس بررسی میکنیم چرا FAISS با وجود شباهت ظاهری، یک دیتابیس برداری محسوب نمیشود. در ادامه، به استفاده عملی از آن، مثالهای کدنویسی و نقش آن در پروژههای مبتنی بر LLM و معماری RAG میپردازیم.
FAISS چیست و چه مشکلی را حل میکند؟
FAISS (مخفف Facebook AI Similarity Search) یک کتابخانه متنباز است که توسط تیم تحقیقاتی Meta برای جستجوی شباهت (Similarity Search) و خوشهبندی (Clustering) روی بردارهای با ابعاد بالا توسعه داده شده است. هدف اصلی FAISS این است که بتواند در میان حجم بسیار زیادی از بردارها، نزدیکترین آنها را به یک بردار ورودی با سرعت بالا پیدا کند.
در بسیاری از پروژههای یادگیری ماشین، پس از تبدیل دادهها به embedding، مسئلهای به نام Nearest Neighbor Search به وجود میآید. اگر تعداد بردارها کم باشد، میتوان فاصله هر بردار را بهصورت brute-force محاسبه کرد، اما وقتی با صدها هزار یا میلیونها embedding سروکار داریم، این روش عملا غیرقابل استفاده میشود. FAISS دقیقا برای حل همین مشکل طراحی شده و با استفاده از تکنیکهایی مانند:
- Indexing هوشمند بردارها
- Approximate Nearest Neighbor (ANN)
- فشردهسازی بردارها (Quantization)
امکان جستجوی بسیار سریع را حتی روی سختافزارهای معمولی یا GPU فراهم میکند.
بهطور خلاصه، FAISS زمانی وارد بازی میشود که:
- دادههای شما به embedding تبدیل شدهاند
- نیاز به جستجوی شباهت با latency پایین دارید
- دقت بالا مهم است اما همیشه جستجوی کاملا دقیق (Exact Search) ضروری نیست
چرا FAISS دیتابیس نیست؟
با وجود اینکه FAISS اغلب در کنار مفاهیمی مثل «پایگاه داده برداری» مطرح میشود، اما از نظر فنی یک دیتابیس محسوب نمیشود. FAISS در اصل یک کتابخانه محاسباتی (Library) است، نه یک سیستم ذخیرهسازی کامل. این تفاوت در چند لایه مهم خودش را نشان میدهد.
اولین تفاوت اساسی، نبود قابلیتهای مدیریت داده است. FAISS هیچ مفهومی از:
- کاربر
- احراز هویت
- سطح دسترسی
- نسخهبندی داده
- تراکنش (Transaction)
ندارد. شما فقط یک index در حافظه یا روی دیسک میسازید و بردارها را داخل آن اضافه میکنید. تمام مسئولیت مدیریت چرخه عمر داده (ذخیره، حذف، بروزرسانی، پشتیبانگیری) بر عهده خود توسعهدهنده است.
دومین تفاوت مهم، وابستگی FAISS به حافظه و ساختار ایندکس است. FAISS برای عملکرد بالا طراحی شده و معمولا:
- دادهها را در RAM یا فایلهای باینری نگه میدارد
- برای تغییرات مکرر داده (insert/delete زیاد) بهینه نیست
- بیشتر مناسب سناریوهای read-heavy است
در مقابل، دیتابیسهای برداری (مثل Milvus یا Pinecone) یک لایه کامل روی FAISS یا الگوریتمهای مشابه میسازند و امکاناتی مثل ماندگاری، API، مقیاسپذیری و مانیتورینگ را اضافه میکنند.
به بیان ساده:
FAISS «موتور جستجوی برداری» است، نه «سیستم دیتابیس برداری».
به همین دلیل، در بسیاری از پروژهها FAISS بهصورت مستقیم در کد استفاده میشود (مثلا داخل یک سرویس Python)، اما در پروژههای بزرگتر، بهعنوان هستهی داخلی دیتابیسهای برداری یا فریمورکهایی مثل LangChain استفاده می شوند.
ویژگیهای کلیدی FAISS
FAISS ابزاری برجسته برای جستجوی شباهت است و قابلیتهایی دارد که مدیریت مجموعهدادههای بزرگ و متنوع را به خوبی انجام میدهد. در ادامه نگاهی میاندازیم به برخی قابلیتهای اصلی که آن را به یک ابزار قدرتمند تبدیل کردهاند:
مقیاسپذیری
FAISS برای مدیریت دیتاستهایی ایدئال است که از میلیونها تا میلیاردها بردار طراحی شدهاند یا سیستمهای توصیهگر بزرگ یا پایگاههای عظیم تصاویر و ویدیوها. از تکنیکهای پیشرفتهای مانند سیستم فایل معکوس (inverted file) و گرافهای HNSW استفاده میکند تا حتی در دیتاستهای بسیار بزرگ، کارایی را حفظ کند.
سرعت
به لطف الگوریتمها و ساختارهای داده بهینهشده، FAISS بسیار سریع است. از خوشهبندی k-means، کوانتیزاسیون محصول و جستجوی brute-force بهینهشده بهره میبرد. روی GPU میتواند تا ۲۰ برابر سریعتر از نسخه CPU (روی سختافزارهای Pascal-class جدید) عمل کند. این سرعت برای برنامههای real-time که نیاز به پاسخ فوری دارند، حیاتی است.
دقت
FAISS انعطافپذیری در تعادل بین سرعت و دقت ارائه میدهد. میتوانید آن را برای جستجوی بسیار دقیق تنظیم کنید یا به سمت نتایج سریعتر اما با دقت کمتر بروید. روشهای ایندکسینگ مختلف و پارامترهای قابل تنظیم دارد و با معیارهایی مثل 1-recall@1 و 10-intersection میتوانید عملکرد را نسبت به جستجوی brute-force ارزیابی کنید.
تطبیقپذیری
FAISS انواع دادهها را با تبدیل به بردار میپذیرد؛ بنابراین برای تصاویر، متن، صوت و موارد دیگر کاربرد دارد و در صنایع مختلف مفید است. معیارهای فاصله متنوعی (اقلیدسی، کسینوسی، inner-product) پشتیبانی میکند و امکان تنظیم فرآیند جستجو بر اساس نیاز را میدهد. کاربردهای متنوعی مثل جستجوی شباهت تصویر، بازیابی اسناد متنی و fingerprinting صوتی دارد.
FAISS چگونه کار میکند؟
FAISS برای حل یک مسئله مشخص طراحی شده است: جستجوی سریع بردارهای مشابه در فضای چندبعدی. در این رویکرد، دادهها (مثلا متن، تصویر یا صدا) ابتدا توسط یک مدل یادگیری ماشین به embedding تبدیل میشوند. این امبدینگها بردارهایی عددی با ابعاد بالا هستند که شباهت معنایی دادهها را نمایش میدهند.
FAISS بهجای مقایسه مستقیم همه بردارها با یکدیگر (که از نظر محاسباتی بسیار پرهزینه است)، از ساختارهای index استفاده میکند تا فرایند جستجو را بهینه کند. این indexها با استفاده از الگوریتمهایی مانند ANN فضای برداری را به بخشهای کوچکتر تقسیم میکنند. هنگام جستجو، FAISS فقط بخشهای مرتبط را بررسی میکند و به همین دلیل میتواند در مقیاس میلیونها یا حتی میلیاردها بردار، پاسخهایی با تاخیر بسیار کم ارائه دهد.
نکته مهم این است که FAISS کاملا در سطح محاسباتی عمل میکند؛ یعنی خودش مسئول تولید embedding نیست و مدیریت داده، متادیتا یا persistence را نیز بر عهده ندارد. تمام تمرکز FAISS روی indexing، distance calculation و search است.
کاربردهای FAISS
FAISS بهدلیل کارایی و انعطافپذیری، در صنایع و کاربردهای گوناگون عالی عمل میکند. بیایید برخی از مهمترین موارد استفاده را بررسی کنیم:
سیستمهای توصیهگر
FAISS در سیستمهای توصیه تحولآفرین است؛ میتواند به سرعت موارد مشابه را در دیتاستهای عظیم پیدا کند (مثل محصولات، فیلمها یا مقالات).
تصور کنید یک پلتفرم فروش آنلاین از FAISS برای تحلیل رفتار کاربر و تعاملات با محصولات استفاده کند. بردارهای چندبعدی از این تعاملات تولید میشود و با جستجوی نزدیکترین همسایه، محصولاتی مشابه مواردی که کاربر دیده یا خریده را پیشنهاد میدهد. این رویکرد شخصیسازیشده، تعامل کاربر را افزایش میدهد و در نهایت فروش و وفاداری مشتری را بالا میبرد.
جستجوی تصویر و ویدیو
FAISS موتورهای جستجویی را قدرت میبخشد که تصاویر یا ویدیوهای مشابه از نظر بصری را بازیابی میکنند. مثلا یک اپ مدیریت عکس میتواند با کمک FAISS تمام تصاویر یک مکان خاص را در گالری کاربر پیدا کند. تصاویر به بردار تبدیل و ایندکس میشوند و جستجوی شباهت به سرعت انجام میگیرد. همین قابلیت برای پلتفرمهای ویدیو هم مفید است؛ جایی که FAISS کلیپهای مشابه را بر اساس ویژگیهای بصری و صوتی ایندکس و جستجو میکند و کشف محتوا و توصیه را بهبود میبخشد.
تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
در تشخیص ناهنجاری، FAISS نقاط دور از نزدیکترین همسایههایشان (outlier) را به خوبی شناسایی میکند.
مثلا در تشخیص تقلب مالی: تراکنشها به بردارهایی شامل مبلغ، مکان و زمان تبدیل میشوند. FAISS تراکنشهای outlier را علامتگذاری میکند که ممکن است نشاندهنده تقلب باشند.
در امنیت شبکه، الگوهای غیرعادی ترافیک را تشخیص میدهد که میتواند حمله سایبری باشد.
در کنترل کیفیت تولید، محصولات معیوب را با مقایسه ویژگیهایشان با محصولات نرمال شناسایی میکند.
بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
FAISS ابزار فوقالعادهای برای بازیابی اطلاعات است و اسناد یا بخشهای مرتبط را بر اساس شباهت معنایی پیدا میکند. این قابلیت برای موتورهای جستجو، کتابخانههای دیجیتال یا هر سیستمی که نیاز به بازیابی سریع و دقیق متن دارد، ارزشمند است.
برای مثال، یک موتور جستجو میتواند اسناد و کوئریها را با تکنیکهایی مثل word2vec یا embeddingهای BERT به بردارهای چندبعدی تبدیل کند. با ایندکس کردن این بردارها در FAISS، جستجوی شباهت به سرعت اسنادی را بازیابی میکند که از نظر معنا (نه فقط تطابق کلمهبهکلمه) با کوئری کاربر همخوانی دارند. این کار نتایج جستجو را مرتبطتر کرده و تجربه کاربری و کارایی بازیابی اطلاعات را به طور قابل توجهی بهبود میبخشد.
نصب FAISS و راهاندازی اولیه در پایتون
FAISS بهصورت رسمی برای زبان پایتون و C++ ارائه شده و بسته به اینکه از CPU یا GPU استفاده میکنید، نسخههای متفاوتی دارد. برای بیشتر پروژههای اولیه و آموزشی، نسخه CPU کاملا کافی است.
نصب FAISS در پایتون معمولا از طریق pip یا conda انجام میشود. پس از نصب، میتوانید کتابخانه را مستقیما در پروژه پایتونی خود import کنید و از کلاسهای مختلف index استفاده نمایید.
|
1 |
!pip install faiss–cpu |
پس از نصب، اولین گام در راهاندازی FAISS این است که:
۱. ابعاد embeddingهای خود را مشخص کنید
۲. نوع index مناسب را انتخاب کنید
۳. بردارها را به index اضافه کنید
حالا یک دیتابیس شامل ۱۰۰٬۰۰۰ بردار تصادفی با ابعاد ۱۲۸ ایجاد میکنیم و یک index در FAISS برای انجام جستجوی شباهت بهصورت بهینه میسازیم. سپس برای ۱۰ بردار query تصادفی، ۵ همسایه نزدیکتر را با استفاده از فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance) پیدا میکنیم.
در این مثال:
d تعداد ویژگیها (ابعاد) هر بردار است (مثلاً ۱۲۸)
nb تعداد بردارهای موجود در دیتابیس است
nq تعداد بردارهای query برای جستجو است
xb و xq آرایههایی از نوع float32 هستند که بهترتیب دیتابیس بردارها و بردارهای query را شبیهسازی میکنند
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
import faiss import numpy as np d = 128 nb = 100000 nq = 10 xb = np.random.random((nb, d)).astype(‘float32’) xq = np.random.random((nq, d)).astype(‘float32’) |
FAISS هیچ وابستگی به فریمورک خاصی ندارد و بهراحتی در کنار کتابخانههایی مثل NumPy، PyTorch یا TensorFlow استفاده میشود. به همین دلیل، در پروژههای LLM و RAG معمولا در کنار ابزارهایی مانند LangChain یا LlamaIndex قرار میگیرد.
ساخت اولین index در FAISS
برای ساخت یک index در FAISS، ابتدا باید بدانید embeddingهای شما چند بعد دارند. بهعنوان مثال، اگر از مدلهایی مثل OpenAI یا Sentence Transformers استفاده میکنید، ابعاد embedding معمولا ۳۸۴، ۷۶۸ یا ۱۵۳۶ هستند.
سادهترین نوع index در FAISS، IndexFlat است. این index تمام بردارها را بهصورت کامل ذخیره میکند و برای محاسبه شباهت، فاصله دقیق (Exact Search) را محاسبه میکند. هرچند این روش از نظر دقت ایدئال است، اما با افزایش حجم دادهها، مصرف حافظه و زمان جستجو بالا میرود.
مراحل ساخت یک index ساده در FAISS بهصورت مفهومی شامل این گامهاست:
- تعریف بعد بردار (dimension)
- ایجاد index
- افزودن embeddingها به index
- اجرای جستجو با یک بردار query
در این مرحله، FAISS فقط بردارها را نگه میدارد و هیچ اطلاعی از متن، سند یا داده اصلی ندارد. نگاشت بین ID بردار و محتوای اصلی معمولا در لایهای جداگانه (مثلا یک دیتابیس یا فایل) مدیریت میشود.
۱. ساخت Index
IndexFlatL2 سادهترین نوع index در FAISS است که جستجو را بهصورت brute-force انجام میدهد.
این index نیازی به مرحلهی آموزش (training) ندارد و فقط کافی است آن را با بُعد بردارها مقداردهی اولیه کنید.
|
1 |
index = faiss.IndexFlatL2(d) |
۲. افزودن بردارها به Index
در این مرحله، تمام بردارهای دیتابیس به index اضافه میشوند تا برای جستجو آماده باشند.
هر بردار بهترتیب اضافهشدن ذخیره میشود و شناسه (ID) آن برابر با موقعیتش در آرایه خواهد بود.
|
1 |
index.add(xb) |
۳. جستجوی نزدیکترین همسایهها
برای هر بردار query در xq، FAISS فاصله L2 آن را با تمام بردارهای دیتابیس محاسبه میکند.
D شامل فاصلهی ۵ همسایهی نزدیکتر برای هر query است
I شامل اندیسها (IDها)ی همان بردارهای نزدیکتر در دیتابیس است
|
1 |
D, I = index.search(xq, k=5) |
۴. نمایش نتایج جستجو
|
1 2 3 4 |
print(“Distances (D):”) display(D) print(“\nIndices (I):”) display(I) |
خروجی:
پس از اجرای جستجو، FAISS اندیسهای ۵ بردارِ مشابهتر را برای هر query برمیگرداند.
این اندیسها بعدا برای بازیابی بردارهای اصلی یا متادیتای مرتبط با آنها استفاده میشوند.
توضیحات تکمیلی
- IndexFlatL2 به دلیل مقایسهی کامل هر query با تمام بردارهای دیتابیس، دقت بسیار بالایی دارد
- با این حال، برای دیتاستهای بسیار بزرگ میتواند کند و پرمصرف از نظر حافظه باشد
- برای مقیاسهای بزرگتر، FAISS گزینههایی مثل IndexIVF و روشهای مبتنی بر quantization را ارائه میدهد که با کمی کاهش دقت، سرعت جستجو را بهشدت افزایش میدهند
- فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance) معیار پیشفرض است و در صورتی که بردارها نرمالسازی شده باشند، ارتباط نزدیکی با Cosine Similarity دارد؛ به همین دلیل برای بسیاری از کاربردهای مبتنی بر embedding مناسب است
انواع Index در FAISS و تفاوت آنها
FAISS انواع مختلفی از index را ارائه میدهد که هر کدام برای سناریوهای خاصی طراحی شدهاند. انتخاب index مناسب تاثیر مستقیمی بر سرعت، دقت و مصرف منابع دارد.
IndexFlat
سادهترین و دقیقترین نوع index است. در این روش، جستجو بهصورت brute-force انجام میشود.
مناسب برای:
- دیتاستهای کوچک
- تست و ارزیابی
- زمانی که دقت ۱۰۰٪ اهمیت دارد
IndexIVF (Inverted File Index)
در این روش، فضای برداری به چند خوشه تقسیم میشود و هر بردار به نزدیکترین خوشه اختصاص مییابد. هنگام جستجو، فقط خوشههای مرتبط بررسی میشوند.
مناسب برای:
- دیتاستهای بزرگ
- کاهش زمان جستجو
- سناریوهایی که کمی کاهش دقت قابل قبول است
IndexHNSW
این index از گرافهای چندلایه برای پیدا کردن همسایههای نزدیک استفاده میکند و یکی از سریعترین روشها برای ANN محسوب میشود.
مناسب برای:
- سیستمهای real-time
- جستجوی با latency بسیار پایین
- پروژههای تولیدی (production-ready)
IndexPQ و OPQ
این indexها از تکنیک Product Quantization برای فشردهسازی بردارها استفاده میکنند.
مناسب برای:
- زمانی که حافظه محدود است
- دیتاستهای بسیار بزرگ
- کاهش هزینه زیرساخت
در عمل، بسیاری از پروژههای حرفهای از ترکیب چند تکنیک استفاده میکنند (مثلا IVF + PQ) تا تعادل مناسبی بین سرعت، دقت و مصرف منابع ایجاد شود.
استفاده از FAISS در پروژههای LLM و RAG
در پروژههای مبتنی بر LLM، یکی از چالشهای اصلی مدیریت دانش خارجی و بازیابی اطلاعات مرتبط در زمان تولید پاسخ است. FAISS دقیقا در همین نقطه نقش کلیدی ایفا میکند. در معماریهای RAG ، FAISS معمولا بهعنوان موتور جستجوی برداری استفاده میشود که وظیفهی آن پیدا کردن مرتبطترین اسناد نسبت به یک query است.
جریان معمول در یک پروژه LLM + RAG به این شکل است:
۱. اسناد متنی (مانند فایلها، دیتابیس، یا محتوای وب) به embedding تبدیل میشوند
۲. embeddingها در یک index از نوع FAISS ذخیره میشوند
۳. query کاربر نیز به embedding تبدیل میشود
۴. FAISS نزدیکترین بردارها را پیدا میکند
۵. متن متناظر با این بردارها به context مدل زبانی اضافه میشود
مزیت FAISS در این سناریو، سرعت بالا و کنترل کامل روی فرایند جستجو است. به همین دلیل، در پروژههایی مثل:
- چتباتهای سازمانی
- موتورهای پرسشوپاسخ روی مستندات
- جستجوی معنایی روی دیتاستهای محلی
FAISS اغلب بهعنوان هستهی retrieval استفاده میشود، بهخصوص زمانی که دادهها حجم متوسطی دارند و نیاز به استقرار سریع وجود دارد.
استفاده از FAISS در LangChain برای ساخت RAG Pipeline
در LangChain، کار با FAISS خیلی ساده و راحت است و به شما امکان میدهد به راحتی یک vector store محلی بسازید، متنهایتان را به embedding تبدیل کنید، آنها را ذخیره کنید و بعد در pipeline RAG ازشان برای پیدا کردن context مرتبط با سؤال کاربر استفاده کنید.
در ادامه، مثالهای عملی از نحوه استفاده از FAISS در LangChain آورده شده است:
۱. راهاندازی (Setup)
این یکپارچهسازی در پکیج langchain-community قرار دارد. علاوه بر آن، خود کتابخانه FAISS هم باید نصب شود. برای این کار میتوان از دستور زیر استفاده کرد:
|
1 |
pip install –qU langchain–community faiss–cpu |
اگر قصد استفاده از GPU را دارید، میتوانید بهجای آن نسخه faiss-gpu را نصب کنید.
در صورت تمایل، برای فعالسازی ردیابی خودکار فراخوانی مدلها (Tracing) میتوانید کلید API مربوط به LangSmith را تنظیم کنید:
|
1 2 |
os.environ[“LANGSMITH_TRACING”] = “true” # os.environ[“LANGSMITH_API_KEY”] = getpass.getpass() |
این قابلیت برای دیباگ، مانیتورینگ و تحلیل عملکرد زنجیرههای LangChain بسیار مفید است.
۲. مقداردهی اولیه (Initialization)
در این مرحله:
- یک مدل embedding از OpenAI تعریف میشود
- یک index ساده از نوع IndexFlatL2 ساخته میشود
- و FAISS بهعنوان vector store در LangChain مقداردهی میشود
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings import faiss from langchain_community.docstore.in_memory import InMemoryDocstore from langchain_community.vectorstores import FAISS embeddings = OpenAIEmbeddings(model=“text-embedding-3-large”) index = faiss.IndexFlatL2( len(embeddings.embed_query(“hello world”)) ) vector_store = FAISS( embedding_function=embeddings, index=index, docstore=InMemoryDocstore(), index_to_docstore_id={}, ) |
در این ساختار:
- FAISS وظیفه جستجوی برداری را بر عهده دارد
- LangChain مدیریت document، metadata و retrieval را ساده میکند
۳. مدیریت Vector Store
یکی از نقاط قوت FAISS در LangChain، قابلیت ساده و کارآمد مدیریت اسناد داخل vector store است. شما میتوانید اسناد جدید را به راحتی اضافه کنید، آنها را با ID یکتا شناسایی و بر اساس metadata فیلتر کنید یا حتی اسناد موجود را بروزرسانی یا حذف نمایید. این ویژگیها باعث میشود FAISS نه تنها برای پروتوتایپ، بلکه برای اپلیکیشنهای واقعی که نیاز به مدیریت پویای دانش (مثل چتباتهای شرکتی با اسناد در حال تغییر) دارند، گزینهای عالی باشد.
افزودن اسناد (Add items)
در این مثال، چند سند متنی با metadata مختلف (tweet، news، website) تعریف میشوند و داخل FAISS ذخیره میگردند:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
from uuid import uuid4 from langchain_core.documents import Document documents = [ Document(page_content=“I had chocolate chip pancakes…”, metadata={“source”: “tweet”}), Document(page_content=“The weather forecast for tomorrow…”, metadata={“source”: “news”}), Document(page_content=“Building an exciting new project…”, metadata={“source”: “tweet”}), ... ] uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(documents))] vector_store.add_documents(documents=documents, ids=uuids) |
هر سند:
- به embedding تبدیل میشود
- داخل index FAISS ذخیره میشود
- و با یک ID یکتا مدیریت میگردد
۴. حذف اسناد
برای حذف یک یا چند سند از vector store میتوان از ID استفاده کرد:
|
1 |
vector_store.delete(ids=[uuids[–1]]) |
۵. جستجو در Vector Store
پس از ذخیره اسناد در vector store، بخش اصلی کار یعنی جستجو و بازیابی اطلاعات مرتبط آغاز میشود. FAISS در LangChain ابزارهای قدرتمندی برای جستجوی شباهت (similarity search) و همچنین جستجوی حداکثر relevance (MMR) فراهم میکند. علاوه بر این، میتوانید نتایج را بر اساس metadata فیلتر کنید تا دقت بازیابی در سناریوهای واقعی (مثل تمایز بین توییت، خبر یا وبسایت) بسیار بالاتر برود.
جستجوی شباهت (Similarity Search)
|
1 2 3 4 5 |
results = vector_store.similarity_search( “LangChain provides abstractions to make working with LLMs easy”, k=2, filter={“source”: “tweet”}, ) |
در این حالت:
- query به embedding تبدیل میشود
- FAISS نزدیکترین بردارها را پیدا میکند
- فیلتر متادیتا قبل از بازگرداندن نتایج اعمال میشود
فیلتر پیشرفته متادیتا
LangChain از برخی عملگرهای شبیه MongoDB پشتیبانی میکند، مثل:
- $eq برابر
- $gt بزرگتر از
- $in عضویت در لیست
- $and، $or و …
مثال:
|
1 2 3 4 5 |
results = vector_store.similarity_search( “LangChain provides abstractions…”, k=2, filter={“source”: {“$eq”: “tweet”}}, ) |
۶. جستجو همراه با امتیاز شباهت
گاهی اوقات فقط پیدا کردن اسناد مرتبط کافی نیست و میخواهید بدانید هر سند چقدر به query نزدیک است. متد similarity_search_with_score دقیقا برای همین کار طراحی شده و علاوه بر خود سند، یک امتیاز شباهت (score) هم برمیگرداند که نشاندهنده فاصله برداری بین query و سند است (هرچه امتیاز کمتر باشد، شباهت بیشتر است – چون معمولاً از فاصله کسینوسی یا یوکلیدی استفاده میشود).
|
1 2 3 4 5 |
results = vector_store.similarity_search_with_score( “Will it be hot tomorrow?”, k=1, filter={“source”: “news”}, ) |
خروجی شامل:
- سند
- و عددی بهعنوان میزان شباهت (Similarity Score)
۷. استفاده بهصورت Retriever
FAISS میتواند به یک retriever استاندارد LangChain تبدیل شود:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
retriever = vector_store.as_retriever( search_type=“mmr”, search_kwargs={“k”: 1} ) retriever.invoke( “Stealing from the bank is a crime”, filter={“source”: “news”} ) |
این دقیقا همان چیزی است که در RAG pipelines استفاده میشود.
۸. ذخیره و بارگذاری Index
برای جلوگیری از ساخت مجدد index در هر اجرا:
|
1 2 3 4 5 6 7 |
vector_store.save_local(“faiss_index”) new_vector_store = FAISS.load_local( “faiss_index”, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True ) |
۹. ادغام دو Vector Store
یکی از ویژگیهای بسیار کاربردی FAISS در LangChain، امکان ادغام (merge) چندین vector store جداگانه است. این قابلیت به شما اجازه میدهد indexهای مختلف را که جداگانه ساخته شدهاند، به راحتی با هم ترکیب کنید – بدون نیاز به بازسازی کامل index از صفر.
|
1 2 3 4 |
db1 = FAISS.from_texts([“foo”], embeddings) db2 = FAISS.from_texts([“bar”], embeddings) db1.merge_from(db2) |
این قابلیت برای:
- ترکیب چند دیتاست
- یا اضافه کردن batchهای جداگانه داده
بسیار کاربردی است.
FAISS یا Vector Database؟ کدام را انتخاب کنیم؟
یکی از سوالات رایج این است که FAISS بهتر است یا یک vector database کامل؟ پاسخ به این سوال کاملا به نوع پروژه بستگی دارد.
FAISS در اصل یک کتابخانه جستجوی شباهت برداری است، نه یک دیتابیس. یعنی:
- دادهها را بهصورت in-memory یا فایلهای محلی مدیریت میکند
- مفهومی از persistence پیشرفته، replication یا multi-user ندارد
- مسئولیت مدیریت متادیتا، آپدیت، حذف و نسخهبندی دادهها بر عهدهی خود شماست
در مقابل، vector databaseهایی مثل Pinecone، Weaviate، Milvus یا Chroma امکاناتی فراتر از جستجوی برداری ارائه میدهند؛ از جمله:
- ذخیرهسازی پایدار (persistent storage)
- مدیریت متادیتا و فیلترهای پیچیده
- مقیاسپذیری افقی و توزیعشده
- APIهای آماده برای محیطهای production
بهطور خلاصه:
- اگر پروژهات تحقیقاتی، لوکال، یا MVP است ← FAISS انتخاب مناسبی است
- اگر با دادهی بزرگ، چند کاربر، یا محیط production سروکار داری ← vector database منطقیتر است
به همین دلیل در بسیاری از پروژهها، FAISS در مراحل اولیه استفاده میشود و در ادامه با رشد محصول، جای خود را به یک vector database میدهد.
محدودیتها و نکات مهم در استفاده از FAISS
با وجود قدرت بالا، FAISS محدودیتهایی دارد که باید قبل از استفاده در نظر گرفته شوند.
اولین محدودیت، نبود persistence واقعی است. اگر برنامه ریاستارت شود و index ذخیره نشده باشد، تمام دادهها از بین میروند. ذخیره و بارگذاری index امکانپذیر است، اما مدیریت آن کاملا دستی است.
دومین نکته، مدیریت متادیتا است. FAISS فقط بردار و ID را میشناسد. هر نوع اطلاعات جانبی مثل متن، عنوان یا منبع باید جداگانه نگهداری و با IDها هماهنگ شود.
سومین محدودیت، عدم پشتیبانی ذاتی از محیطهای توزیعشده است. FAISS برای اجرا روی یک ماشین طراحی شده و برای scale کردن باید از راهکارهای مهندسیشدهی جداگانه استفاده کرد.
همچنین انتخاب نوع index اهمیت زیادی دارد:
- Indexهای دقیق مثل IndexFlat دقت بالا ولی مصرف منابع زیادی دارند
- Indexهای تقریبی مثل IVF یا HNSW سریعتر هستند اما نیاز به تنظیم دقیق پارامترها دارند
در نهایت، استفادهی بهینه از FAISS نیازمند درک خوب از embeddingها، معیار فاصله و ساختار index است؛ در غیر این صورت نتایج جستجو میتواند گمراهکننده باشد.
جمعبندی
FAISS یک ابزار قدرتمند و سریع برای جستجوی شباهت برداری است که بهویژه در پروژههای مبتنی بر LLM و RAG کاربرد فراوانی دارد. این کتابخانه به توسعهدهندگان اجازه میدهد بدون درگیر شدن با پیچیدگیهای دیتابیس، یک موتور retrieval کارآمد بسازند.
با این حال، FAISS یک دیتابیس نیست و برای پروژههای بزرگ، چندکاربره یا production باید محدودیتهای آن را جدی گرفت. انتخاب بین FAISS و vector databaseها به عواملی مثل مقیاس داده، نیاز به پایداری و سطح پیچیدگی پروژه بستگی دارد.
اگر هدف شما ساخت سریع یک سیستم جستجوی معنایی، آزمایش معماری RAG یا پیادهسازی یک MVP مبتنی بر LLM است، FAISS میتواند نقطهی شروع بسیار مناسبی باشد؛ اما برای مسیرهای بلندمدت، ارزیابی گزینههای دیتابیسی اجتنابناپذیر است.
منابع
datacamp.com | geeksforgeeks.org | docs.langchain.com
سوالات متداول
بله، FAISS پیادهسازیهای بهینهشده برای GPU دارد و روی کارتهای جدید (مثل Pascal-class یا بالاتر) میتواند تا ۲۰ برابر سریعتر از نسخه CPU عمل کند. این ویژگی برای جستجوهای real-time در دیتاستهای بزرگ بسیار مفید است.
بله، ادغام FAISS با LangChain بسیار ساده و محبوب است و به عنوان vector store محلی استفاده میشود. همچنین با LlamaIndex، Haystack و حتی مستقیم در کدهای Python/C++ کار میکند.
با یک دستور ساده pip:
pip install faiss-cpu (برای CPU) یا pip install faiss-gpu (برای GPU)
سپس در LangChain یا مستقیم در Python میتوانید index بسازید و جستجو کنید. مستندات رسمی و نوتبوکهای آموزشی زیادی هم موجود است.
دیدگاهتان را بنویسید