# faiss

> Biblioteca do Facebook para pesquisa de semelhança e clustering eficientes de vetores densos. Suporta milhares de milhões de vetores, aceleração por GPU e 

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__faiss
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## 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.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/faiss && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__faiss.md -o .claude/skills/faiss/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

```
---
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]
-

- 🔒 Conteúdo completo no plano Pro (7,99€/mês) -
```

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