向量

聚类中心点的生成过程 基本概念 聚类中心点（Centroids）是向量空间中的代表性点，用于将整个向量空间划分为多个区域。在向量索引（如IVF）中，它们是构建索引的关键组成部分。 聚类中心点的生成方法

向量索引技术总结笔记 1. 向量索引基础概念 向量索引是一种特殊的数据结构，用于高效地存储、检索和比较高维向量数据，主要应用于相似性搜索场景。 向量索引配置示例 关键参数解释 dims: 向量维度 c

📚 核心概念 向量索引的三个阶段 搜索流程 🔧 核心参数配置 Faiss IVF_PQ 索引参数 索引大小估算 例子：10000 个 16 维向量 💻 核心代码 1️⃣ 第一阶段：中心点训练 2️⃣

🎯 核心思想 把复杂的高维向量"压缩"成简单的编码，就像把一本厚书变成目录索引一样。 📖 基本原理 分组 (Dimension Splitting) 将原始的高维向量空间分成多个子空间 通常将 d 维