+
+# فـيس Faiss
+[[English]](readme.md)
+
+روابط لغة الأسس لمكتبة [FAISS](https://github.com/facebookresearch/faiss) - مكتبة للبحث الفعّال عن التشابه وتجميع المتجهات الكثيفة.
+
+## نظرة عامة
+
+توفر هذه المكتبة روابط لغة الأسس لمكتبة FAISS، مما يتيح عمليات البحث عن التشابه في المتجهات والتجميع عالية الأداء في لغة الأسس.
+
+## التثبيت
+
+```alusus
+اشمل "مـحا"؛
+مـحا.اشمل_ملف("Alusus/Faiss"، "فـيس.أسس")؛
+استخدم فـيس؛
+```
+
+أو بالإنجليزية:
+
+
+
+```alusus
+import "Apm";
+Apm.importFile("Alusus/Faiss");
+use Faiss;
+```
+
+
+
+## البدء السريع
+
+### مثال بالعربية
+
+```alusus
+اشمل "مـتم/طـرفية"؛
+اشمل "مـتم/مـصفوفة"؛
+اشمل "مـحا"؛
+مـحا.اشمل_ملف("Alusus/Faiss"، "فـيس.أسس")؛
+استخدم مـتم؛
+استخدم فـيس؛
+
+// إنشاء فهرس مسطح بمتجهات رباعية الأبعاد
+عرف الفهرس: سند[فـهرس]؛
+فـهرس.أنشئ(الفهرس، 4، "Flat"، نـوع_قياس._نتاج_داخلي_)؛
+
+// إضافة متجهات إلى الفهرس
+عرف سب: مـصفوفة[عـائم]({1.0، 2.0، 3.0، 4.0، 2.0، 3.0، 4.0، 5.0})؛
+الفهرس.أضف(2، سب.صوان)؛ // متجهان
+
+// البحث عن أقرب الجيران
+عرف سس: مـصفوفة[عـائم]({1.5، 2.5، 3.5، 4.5})؛
+عرف الوسوم: مصفوفة[صحيح[64]، 3]؛
+عرف المسافات: مصفوفة[عـائم، 3]؛
+الفهرس.ابحث(1، سس.صوان، 3، المسافات، الوسوم)؛ // البحث عن أقرب 3 جيران
+
+// التنظيف
+فـهرس.حرر(الفهرس)؛
+```
+
+### مثال بالإنجليزية
+
+
+
+```alusus
+import "Srl/Console";
+import "Srl/Array";
+import "Apm";
+Apm.importFile("Alusus/Faiss");
+use Srl;
+use Faiss;
+
+// Create a flat index with 4-dimensional vectors
+def index: ref[Index];
+Index.new(index, 4, "Flat", MetricType.METRIC_INNER_PRODUCT);
+
+// Add vectors to the index
+def xb: Array[Float]({1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0});
+index.add(2, xb.buf); // 2 vectors
+
+// Search for nearest neighbors
+def xq: Array[Float]({1.5, 2.5, 3.5, 4.5});
+def labels: array[Int[64], 3];
+def distances: array[Float, 3];
+index.search(1, xq.buf, 3, distances, labels); // Find 3 nearest neighbors
+
+// Clean up
+Index.free(index);
+```
+
+
+
+انظر الأمثلة الكاملة في مجلد `Examples/`.
+
+## التوثيق
+
+تلتف هذه المكتبة حول واجهة FAISS البرمجية بلغة C. للحصول على توثيق مفصل حول المفاهيم والخوارزميات وأفضل الممارسات، يرجى الرجوع إلى التوثيق الرسمي لـ FAISS:
+
+- **التوثيق الرئيسي**: https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki
+- **مرجع واجهة C البرمجية**: https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/
+- **دليل البدء**: https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started
+- **دليل اختيار الفهرس**: https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Guidelines-to-choose-an-index
+
+## مرجع الواجهة البرمجية
+
+### الأصناف الأساسية
+
+#### فـهرس / Index
+الصنف الرئيسي للبحث عن التشابه. [توثيق واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/Index_c.h)
+
+**دالة المصنع:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ فـهرس.أنشئ(الكائن: سند[سند[فـهرس]]، ب: صـحيح، وصف: مـؤشر_محارف، نوع_القياس: صـحيح): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.new(obj: ref[ref[Index]]، d: Int، وصف: CharsPtr، metric: Int): Int
+ ```
+
+
+
+ إنشاء فهرس باستخدام نص المصنع
+
+**الدوال الرئيسية:**
+- `درب` / `train`
+ ```alusus
+ فـهرس.درب(n: صـحيح[64]، x: سند[مصفوفة[عـائم]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.train(n: Int[64]، x: ref[array[Float]]): Int
+ ```
+
+
+
+ تدريب الفهرس على البيانات
+
+- `أضف` / `add`
+ ```alusus
+ فـهرس.أضف(n: صـحيح[64]، x: سند[مصفوفة[عـائم]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.add(n: Int[64]، x: ref[array[Float]]): Int
+ ```
+
+
+
+ إضافة متجهات إلى الفهرس
+
+- `ابحث` / `search`
+ ```alusus
+ فـهرس.ابحث(n: صـحيح[64]، x: سند[مصفوفة[عـائم]]، k: صـحيح[64]،
+ مسافات: سند[مصفوفة[عـائم]]، labels: سند[مصفوفة[صـحيح[64]]]
+ ): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.search(n: Int[64]، x: ref[array[Float]]، k: Int[64]،
+ distances: ref[array[Float]]، labels: ref[array[Int[64]]]
+ ): Int
+ ```
+
+
+
+ البحث عن k من أقرب الجيران
+
+- `بحث_المدى` / `rangeSearch`
+ ```alusus
+ فـهرس.بحث_المدى(n: صـحيح[64]، x: سند[مصفوفة[عـائم]]، radius: عـائم،
+ result: سند[نـتيجة_بحث_مدى]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.rangeSearch(n: Int[64], x: ref[array[Float]], radius: Float,
+ result: ref[RangeSearchResult]): Int
+ ```
+
+
+
+ البحث بنطاق
+
+- `أعد_الضبط` / `reset`
+ ```alusus
+ فـهرس.أعد_الضبط(): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.reset(): Int
+ ```
+
+
+
+ إزالة جميع المتجهات من الفهرس
+
+- `احذف_المعرفات` / `removeIds`
+ ```alusus
+ فـهرس.احذف_المعرفات(sel: سند[مـنتقي_معرف]، nRemoved: سند[كلمة_معمارية]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.removeIds(sel: ref[IdSelector], nRemoved: ref[ArchWord]): Int
+ ```
+
+
+
+ إزالة متجهات محددة
+
+**الخصائص:**
+- `البعد` / `d`: `صحيح[64]` - بُعد المتجه
+- `العدد_الكلي` / `nTotal`: `صحيح[64]` - العدد الإجمالي للمتجهات المفهرسة
+- `مدرب` / `isTrained`: `صحيح` - ما إذا كان الفهرس مدرباً (0 أو 1)
+- `نوع_القياس` / `metricType`: `نـوع_قياس` - مقياس المسافة المستخدم
+- `إطناب` / `verbose`: `صحيح` - مستوى الإسهاب
+
+**التنظيف:**
+- `حرر` / `free`
+ ```alusus
+ فـهرس.حرر(obj: سند[فـهرس])
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Index.free(obj: ref[Index])
+ ```
+
+
+
+ تحرير ذاكرة الفهرس
+
+#### فـهرس_مسطح / IndexFlat
+فهرس القوة الغاشمة الذي يقوم بالبحث الدقيق. [دليل](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexes#flat-indexes)
+
+**الإنشاء:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ فـهرس_مسطح.أنشئ(obj: سند[سند[فـهرس_مسطح]]): صـحيح
+ فـهرس_مسطح.أنشئ(obj: سند[سند[فـهرس_مسطح]]، d: صـحيح[64]، metric: نـوع_قياس): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexFlat.new(obj: ref[ref[IndexFlat]]): Int
+ IndexFlat.new(obj: ref[ref[IndexFlat]], d: Int[64], metric: MetricType): Int
+ ```
+
+
+
+**دوال إضافية:**
+- `هات_البيانات` / `getXb`
+ ```alusus
+ فـهرس_مسطح.هات_البيانات(outXb: سند[سند[مصفوفة[عـائم]]]، outSize: سند[كلمة_معمارية])
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexFlat.getXb(outXb: ref[ref[array[Float]]], outSize: ref[ArchWord])
+ ```
+
+
+
+ الحصول على المتجهات المخزنة
+
+- `احسب_مسافة_مجموعة_جزئية` / `computeDistanceSubset`
+ ```alusus
+ فـهرس_مسطح.احسب_مسافة_مجموعة_جزئية(n: صـحيح[64]، x: سند[مصفوفة[عـائم]]، k: صـحيح[64]،
+ outDistances: سند[مصفوفة[عـائم]]، labels: سند[مصفوفة[صـحيح[64]]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexFlat.computeDistanceSubset(n: Int[64], x: ref[array[Float]], k: Int[64],
+ outDistances: ref[array[Float]], labels: ref[array[Int[64]]]): Int
+ ```
+
+
+
+ حساب المسافات إلى مجموعة جزئية
+
+يرث جميع دوال فـهرس / Index.
+
+#### فـهرس_مسطح_آيبي / IndexFlatIp
+فهرس مسطح متخصص لمقياس الجداء الداخلي. [توثيق](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/MetricType-and-distances)
+
+**الإنشاء:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ فـهرس_مسطح_آيبي.أنشئ(obj: سند[سند[فـهرس_مسطح_آيبي]]): صـحيح
+ فـهرس_مسطح_آيبي.أنشئ(obj: سند[سند[فـهرس_مسطح_آيبي]]، d: صـحيح[64]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexFlatIp.new(obj: ref[ref[IndexFlatIp]]): Int
+ IndexFlatIp.new(obj: ref[ref[IndexFlatIp]], d: Int[64]): Int
+ ```
+
+
+
+#### فـهرس_مسطح_ل2 / IndexFlatL2
+فهرس مسطح متخصص لمسافة L2 (إقليدس). [توثيق](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/MetricType-and-distances)
+
+**الإنشاء:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ فـهرس_مسطح_ل2.أنشئ(obj: سند[سند[فـهرس_مسطح_ل2]]): صـحيح
+ فـهرس_مسطح_ل2.أنشئ(obj: سند[سند[فـهرس_مسطح_ل2]]، d: صـحيح[64]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexFlatL2.new(obj: ref[ref[IndexFlatL2]]): Int
+ IndexFlatL2.new(obj: ref[ref[IndexFlatL2]], d: Int[64]): Int
+ ```
+
+
+
+#### فـهرس_ملف_معكوس / IndexIvf
+فهرس الملفات المعكوسة للبحث التقريبي الأسرع. [دليل](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexes#cell-probe-methods-indexivf-indexes)
+
+**خصائص إضافية:**
+- `عدد_القوائم` / `nList`: `كلمة_معمارية` - عدد القوائم المعكوسة (العناقيد)
+- `عدد_الاستقصاءات` / `nProbe`: `كلمة_معمارية` - عدد العناقيد المراد زيارتها أثناء البحث (قابل للضبط)
+- `المكمم` / `quantizer`: `سند[فـهرس]` - فهرس المكمم
+- `يمتلك_الحقول` / `ownFields`: `صحيح` - ما إذا كان الفهرس يمتلك حقوله
+
+**دوال إضافية:**
+- `ادمج_من` / `mergeFrom`
+ ```alusus
+ فـهرس_ملف_معكوس.ادمج_من(other: سند[فـهرس_ملف_معكوس]، addId: صـحيح[64]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexIvf.mergeFrom(other: ref[IndexIvf], addId: Int[64]): Int
+ ```
+
+
+
+ دمج فهرس IVF آخر
+
+- `انسخ_مجموعة_جزئية_إلى` / `copySubsetTo`
+ ```alusus
+ فـهرس_ملف_معكوس.انسخ_مجموعة_جزئية_إلى(other: سند[فـهرس_ملف_معكوس]، subsetType: صـحيح، a1: صـحيح[64]، a2: صـحيح[64]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexIvf.copySubsetTo(other: ref[IndexIvf], subsetType: Int, a1: Int[64], a2: Int[64]): Int
+ ```
+
+
+
+ نسخ مجموعة جزئية من المتجهات
+
+- `هات_حجم_القائمة` / `getListSize`
+ ```alusus
+ فـهرس_ملف_معكوس.هات_حجم_القائمة(listNo: كلمة_معمارية): كلمة_معمارية
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexIvf.getListSize(listNo: ArchWord): ArchWord
+ ```
+
+
+
+ الحصول على حجم القائمة المعكوسة
+
+- `اصنع_تعيينا_مباشرا` / `makeDirectMap`
+ ```alusus
+ فـهرس_ملف_معكوس.اصنع_تعيينا_مباشرا(newMaintainDirectMap: صـحيح): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ IndexIvf.makeDirectMap(newMaintainDirectMap: Int): Int
+ ```
+
+
+
+ إنشاء خريطة مباشرة لإعادة البناء
+
+- `عامل_عدم_التوازن` / `imbalanceFactor`: `عـائم[64]` - الحصول على عامل عدم توازن العناقيد
+- `اطبع_الإحصائيات` / `printStats`: `()` - طباعة إحصائيات الفهرس
+
+#### فـهرس_ثنائي / IndexBinary
+فهرس للمتجهات الثنائية (هامينغ). [دليل](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Binary-indexes)
+
+مشابه لـ فـهرس / Index ولكنه يعمل على المتجهات الثنائية (مصفوفات Word[8] بدلاً من Float).
+
+### الأصناف الداعمة
+
+#### فـضاء_وسيط / ParameterSpace
+إدارة معاملات الفهرس للبحث الشبكي والضبط. [واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/ParameterSpace_c.h)
+
+**الدوال:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ فـضاء_وسيط.أنشئ(parameterSpace: سند[سند[فـضاء_وسيط]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ ParameterSpace.new(parameterSpace: ref[ref[ParameterSpace]]): Int
+ ```
+
+
+
+- `حدد_وسيط_فهرس` / `setIndexParameter`
+ ```alusus
+ فـضاء_وسيط.حدد_وسيط_فهرس(index: سند[فـهرس]، paramName: مـؤشر_محارف، val: عـائم[64]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ ParameterSpace.setIndexParameter(index: ref[Index], paramName: CharsPtr, val: Float[64]): Int
+ ```
+
+
+
+ تعيين معامل واحد
+
+- `حدد_وسطاء_فهرس` / `setIndexParameters`
+ ```alusus
+ فـضاء_وسيط.حدد_وسطاء_فهرس(index: سند[فـهرس]، params: مـؤشر_محارف): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ ParameterSpace.setIndexParameters(index: ref[Index], params: CharsPtr): Int
+ ```
+
+
+
+ تعيين معاملات متعددة
+
+- `أضف_مدى` / `addRange`
+ ```alusus
+ فـضاء_وسيط.أضف_مدى(name: مـؤشر_محارف، outRange: سند[سند[مـدى_وسيط]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ ParameterSpace.addRange(name: CharsPtr, outRange: ref[ref[ParameterRange]]): Int
+ ```
+
+
+
+ إضافة نطاق معامل
+
+#### وسـطاء_بحث / SearchParameters
+معاملات البحث في وقت التشغيل. [واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/Index_c.h)
+
+**الدوال:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ وسـطاء_بحث.أنشئ(obj: سند[سند[وسـطاء_بحث]]، sel: سند[مـنتقي_معرف]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ SearchParameters.new(obj: ref[ref[SearchParameters]], sel: ref[IdSelector]): Int
+ ```
+
+
+
+- `عدد_الاستقصاءات` / `nProbe`: `صحيح` - عدد العناقيد المراد استقصاءها (لفهارس IVF)
+
+#### وسـطاء_بحث_ملف_معكوس / SearchParametersIvf
+معاملات بحث موسعة لفهارس IVF.
+
+**الدوال:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ وسـطاء_بحث_ملف_معكوس.أنشئ(obj: سند[سند[وسـطاء_بحث_ملف_معكوس]]): صـحيح
+ وسـطاء_بحث_ملف_معكوس.أنشئ(obj: سند[سند[وسـطاء_بحث_ملف_معكوس]]، sel: سند[مـنتقي_معرف]،
+ nprobe: كلمة_معمارية، maxCodes: كلمة_معمارية): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ SearchParametersIvf.new(obj: ref[ref[SearchParametersIvf]]): Int
+ SearchParametersIvf.new(obj: ref[ref[SearchParametersIvf]], sel: ref[IdSelector],
+ nprobe: ArchWord, maxCodes: ArchWord): Int
+ ```
+
+
+
+**الخصائص:**
+- `المنتقي` / `sel`: `سند[مـنتقي_معرف]` - منتقي المعرف
+- `عدد_الاستقصاءات` / `nProbe`: `كلمة_معمارية` - عدد العناقيد المراد استقصاءها
+- `أقصى_شفرات` / `maxCodes`: `كلمة_معمارية` - الحد الأقصى للشفرات المراد فحصها
+
+#### تـجميع / Clustering
+تطبيق تجميع K-means. [واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/Clustering_c.h)
+
+**الإنشاء:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ تـجميع.أنشئ(out: سند[سند[تـجميع]]، d: صـحيح، k: صـحيح): صـحيح
+ تـجميع.أنشئ(out: سند[سند[تـجميع]]، d: صـحيح، k: صـحيح، params: مؤشر[وسـطاء_تجميع]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Clustering.new(out: ref[ref[Clustering]], d: Int, k: Int): Int
+ Clustering.new(out: ref[ref[Clustering]], d: Int, k: Int, params: ptr[ClusteringParameters]): Int
+ ```
+
+
+
+**الدوال:**
+- `درب` / `train`
+ ```alusus
+ تـجميع.درب(n: صـحيح[64]، x: سند[عـائم]، index: سند[فـهرس]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Clustering.train(n: Int[64], x: ref[Float], index: ref[Index]): Int
+ ```
+
+
+
+ تشغيل k-means
+
+- `هات_المراكز` / `getCentroids`
+ ```alusus
+ تـجميع.هات_المراكز(centroids: سند[سند[مصفوفة[عـائم]]]، size: سند[كلمة_معمارية])
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Clustering.getCentroids(centroids: ref[ref[array[Float]]], size: ref[ArchWord])
+ ```
+
+
+
+ الحصول على مراكز العناقيد
+
+- `هات_إحصائيات_الدورة` / `getIterationStats`
+ ```alusus
+ تـجميع.هات_إحصائيات_الدورة(stats_out: سند[سند[إحـصائيات_دورة_تجميع]]، size: سند[كلمة_معمارية])
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Clustering.getIterationStats(stats_out: ref[ref[ClusteringIterationStats]], size: ref[ArchWord])
+ ```
+
+
+
+ الحصول على إحصائيات التكرار
+
+**الخصائص:**
+- `عدد_الدورات` / `niter`: `صحيح` - عدد التكرارات
+- `عدد_الإعادات` / `nredo`: `صحيح` - عدد إعادات k-means
+- `عدد_المراكز` / `k`: `كلمة_معمارية` - عدد العناقيد
+- `البعد` / `d`: `كلمة_معمارية` - بُعد المتجه
+
+#### مـنتقي_معرف / IdSelector
+اختيار مجموعات فرعية من المتجهات حسب المعرف. [واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/Index_c.h)
+
+**الأنواع:**
+- `مـنتقي_معرف_حزمة` / `IdSelectorBatch` - اختيار معرفات محددة من قائمة
+- `مـنتقي_معرف_مدى` / `IdSelectorRange` - اختيار المعرفات في نطاق
+- `مـنتقي_معرف_بتماب` / `IdSelectorBitmap` - الاختيار باستخدام خريطة بت
+- `مـنتقي_معرف_نفي` / `IdSelectorNot` - عكس منتقي
+- `مـنتقي_معرف_و` / `IdSelectorAnd` - دمج المنتقيات بـ AND
+- `مـنتقي_معرف_أو` / `IdSelectorOr` - دمج المنتقيات بـ OR
+- `مـنتقي_معرف_أو_حصري` / `IdSelectorXor` - دمج المنتقيات بـ XOR
+
+#### نـتيجة_بحث_مدى / RangeSearchResult
+نتائج استعلامات البحث بنطاق. [واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/Index_c.h)
+
+**الدوال:**
+- `أنشئ` / `new`
+ ```alusus
+ نـتيجة_بحث_مدى.أنشئ(obj: سند[سند[نـتيجة_بحث_مدى]]، nq: صـحيح[64]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ RangeSearchResult.new(obj: ref[ref[RangeSearchResult]], nq: Int[64]): Int
+ ```
+
+
+
+- `نفذ_التخصيص` / `doAllocation`
+ ```alusus
+ نـتيجة_بحث_مدى.نفذ_التخصيص(): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ RangeSearchResult.doAllocation(): Int
+ ```
+
+
+
+ تخصيص صوانات النتائج
+
+- `حجم_الصوان` / `bufferSize`
+ ```alusus
+ نـتيجة_بحث_مدى.حجم_الصوان(): كلمة_معمارية
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ RangeSearchResult.bufferSize(): ArchWord
+ ```
+
+
+
+ الحصول على حجم الصوان
+
+- `هات_الحدود` / `getLims`
+ ```alusus
+ نـتيجة_بحث_مدى.هات_الحدود(outLims: سند[سند[مصفوفة[كلمة_معمارية]]])
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ RangeSearchResult.getLims(outLims: ref[ref[array[ArchWord]]])
+ ```
+
+
+
+ الحصول على مصفوفة حدود النتائج
+
+- `هات_الوسوم` / `getLabels`
+ ```alusus
+ نـتيجة_بحث_مدى.هات_الوسوم(outLabels: سند[سند[مصفوفة[صـحيح[64]]]]، outDistances: سند[سند[سند[عـائم]]])
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ RangeSearchResult.getLabels(outLabels: ref[ref[array[Int[64]]]], outDistances: ref[ref[ref[Float]]])
+ ```
+
+
+
+ الحصول على الوسوم والمسافات
+
+#### حـاسب_مسافة / DistanceComputer
+حساب المسافات إلى المتجهات. [واجهة C البرمجية](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/c_api/Index_c.h)
+
+**الدوال:**
+- `حدد_الاستعلام` / `setQuery`
+ ```alusus
+ حـاسب_مسافة.حدد_الاستعلام(x: سند[مصفوفة[عـائم]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ DistanceComputer.setQuery(x: ref[array[Float]]): Int
+ ```
+
+
+
+ تعيين متجه الاستعلام
+
+- `مسافة_متجه_للاستعلام` / `vectorToQueryDis`
+ ```alusus
+ حـاسب_مسافة.مسافة_متجه_للاستعلام(i: صـحيح[64]، qd: سند[مصفوفة[عـائم]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ DistanceComputer.vectorToQueryDis(i: Int[64], qd: ref[array[Float]]): Int
+ ```
+
+
+
+ المسافة إلى الاستعلام
+
+- `مسافة_متماثلة` / `symmetricDis`
+ ```alusus
+ حـاسب_مسافة.مسافة_متماثلة(i: صـحيح[64]، j: صـحيح[64]، vd: سند[مصفوفة[عـائم]]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ DistanceComputer.symmetricDis(i: Int[64], j: Int[64], vd: ref[array[Float]]): Int
+ ```
+
+
+
+ المسافة المتماثلة
+
+### الثوابت
+
+#### نـوع_قياس / MetricType
+مقاييس المسافة. [توثيق](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/MetricType-and-distances)
+
+- `_نتاج_داخلي_` / `METRIC_INNER_PRODUCT`: `0` - الجداء الداخلي (أقصى تشابه)
+- `_ل2_` / `METRIC_L2`: `1` - المسافة الإقليدية (معيار L2)
+- `_ل1_` / `METRIC_L1`: `2` - مسافة مانهاتن (معيار L1)
+- `_ل8_` / `METRIC_LINF`: `3` - معيار اللانهاية (مسافة تشيبيشيف)
+- `_لس_` / `METRIC_LP`: `4` - معيار Lp
+- `_كانبيرا_` / `METRIC_CANBERRA`: `20` - مسافة كانبيرا
+- `_براي_كرتس_` / `METRIC_BRAY_CURTIS`: `21` - تباين براي-كورتس
+- `_جنسن_شانون_` / `METRIC_JENSEN_SHANNON`: `22` - تباعد جينسن-شانون
+
+#### رمـز_خطأ / ErrorCode
+رموز الإرجاع من دوال واجهة C البرمجية.
+
+- `_نجاح_` / `OK`: `0` - نجاح
+- `_استثناء_مجهول_` / `UNKNOWN_EXCEPT`: `-1` - استثناء غير معروف
+- `_استثناء_فيس_` / `FAISS_EXCEPT`: `-2` - استثناء FAISS
+- `_استثناء_قياسي_` / `STD_EXCEPT`: `-4` - استثناء المكتبة القياسية
+
+### الدوال
+
+- `هات_آخر_خطأ` / `getLastError`
+ ```alusus
+ فـيس.هات_آخر_خطأ(): مـؤشر_محارف
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Faiss.getLastError(): CharsPtr
+ ```
+
+
+
+ الحصول على رسالة الخطأ الأخيرة
+
+- `تجميع_كيمينز` / `kmeansClustering`
+ ```alusus
+ فـيس.تجميع_كيمينز(d: كلمة_معمارية، n: كلمة_معمارية، k: كلمة_معمارية،
+ x: سند[مصفوفة[عـائم]]، centroids: سند[مصفوفة[عـائم]]، q_error: سند[عـائم]): صـحيح
+ ```
+
+
+
+ ```alusus
+ Faiss.kmeansClustering(d: ArchWord, n: ArchWord, k: ArchWord,
+ x: ref[array[Float]], centroids: ref[array[Float]], q_error: ref[Float]): Int
+ ```
+
+
+
+ k-means مستقل
+
+## دعم GPU
+
+لتفعيل تسريع GPU، قم بتعيين متغير البيئة قبل التشغيل:
+```bash
+export FAISS_USE_GPU=1
+```
+
+ستقوم المكتبة تلقائياً بتحميل الملفات الثنائية المفعّلة لـ GPU عند توفرها. راجع [توثيق FAISS GPU](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-on-the-GPU) للتفاصيل.
+
+## نصوص مصنع الفهرس
+
+تقبل دالة المصنع `أنشئ` / `new` نصوصاً لإنشاء أنواع فهرس مختلفة:
+
+- `"Flat"` - بحث دقيق (قوة غاشمة)
+- `"IVFn,Flat"` - IVF مع n مركز، ترميز مسطح
+- `"IVFn,PQm"` - IVF مع n مركز، PQ مع m مكمّم فرعي
+- `"HNSW32"` - عالم صغير قابل للتنقل الهرمي مع 32 جار
+- `"IVFn,HNSW32"` - IVF و HNSW مدمجان
+
+راجع [توثيق مصنع الفهرس](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/The-index-factory) لجميع الخيارات والتوليفات المتاحة.
+
+## الأمثلة
+
+أمثلة عمل كاملة في مجلد `Examples/`:
+
+- **مثال.أسس** - فهرس مسطح أساسي مع بحث الجداء الداخلي (عربي)
+- **مثال٢.أسس** - فهرس IVF مع ضبط المعاملات (عربي)
+- **example.alusus** - فهرس مسطح أساسي مع بحث الجداء الداخلي (إنجليزي)
+- **example2.alusus** - فهرس IVF مع ضبط المعاملات (إنجليزي)
+
+## نصائح الأداء
+
+1. **اختيار الفهرس**:
+ - استخدم `فـهرس_مسطح` / `IndexFlat` للبحث الدقيق في مجموعات البيانات <1 مليون متجه
+ - استخدم `فـهرس_ملف_معكوس` / `IndexIVF` للبحث التقريبي في مجموعات البيانات الأكبر
+ - راجع [دليل اختيار الفهرس](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Guidelines-to-choose-an-index)
+
+2. **التدريب**: تتطلب فهارس IVF والفهارس التقريبية الأخرى التدريب قبل إضافة المتجهات
+
+3. **معامل nprobe**: بالنسبة لفهارس IVF، nprobe أعلى = دقة أفضل ولكن بحث أبطأ
+
+4. **تسريع GPU**: فعّل GPU للعمليات على >10 مليون متجه
+
+5. **الذاكرة**: تخزّن الفهارس المسطحة جميع المتجهات في الذاكرة؛ استخدم الضغط لمجموعات البيانات الكبيرة
+
+راجع [إرشادات أداء FAISS](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Lower-memory-footprint) للتوصيات التفصيلية.
+
+## موارد إضافية
+
+- **FAISS على GitHub**: https://github.com/facebookresearch/faiss
+- **ويكي FAISS**: https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki
+- **ورقة بحثية**: [البحث عن التشابه بمليارات المقاييس مع GPUs](https://arxiv.org/abs/1702.08734)
+- **لغة الأسس**: https://alusus.org
+
+## الترخيص
+
+تتبع هذه الروابط ترخيص FAISS (MIT). راجع ملف `license` للتفاصيل.
+
+