faiss
Biblioteca do Facebook para pesquisa de semelhança e clustering eficientes de vetores densos. Suporta milhares de milhões de vetores, aceleração por GPU e vários tipos de índice (Flat, IVF, HNSW). Use para pesquisa rápida de k-NN,…
- Skills
- Investigação em IA
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Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/faiss && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__faiss.md -o .claude/skills/faiss/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
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name: faiss
description: Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [RAG, FAISS, Similarity Search, Vector Search, Facebook AI, GPU Acceleration, Billion-Scale, K-NN, HNSW, High Performance, Large Scale]
dependencies: [faiss-cpu, faiss-gpu, numpy]
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