index_types
Guia completo sobre a escolha e utilização de tipos de índice FAISS.
- Skills
- Investigação em IA
- 0
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/index-types && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__index-types.md -o .claude/skills/index-types/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# FAISS Index Types Guide
Complete guide to choosing and using FAISS index types.
## Index selection guide
| Dataset Size | Index Type | Training | Accuracy | Speed |
|--------------|------------|----------|----------|-------|
| < 10K | Flat | No | 100% | Slow |
| 10K-1M | IVF | Yes | 95-99% | Fast |
| 1M-10M | HNSW | No | 99% | Fastest |
| > 10M | IVF+PQ | Yes | 90-95% | Fast, low memory |
## Flat indices (exact search)
### IndexFlatL2 - L2 (Euclidean) distance
```python
import faiss
import numpy as np
d = 128 # Dimension
index = faiss.IndexFlatL2(d)
# Add vectors
vectors = np.random
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