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相似向量检索库-Faiss-简介及原理-创新互联

一:Faiss简介
Faiss全称(Facebook AI Similarity Search)是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,支持十亿级别向量的搜索,是目前较成熟的近似近邻搜索库。
它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码。
Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外,对一些核心算法提供了GPU实现。

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二:Faiss 原理
2.1 整体流程图

Faiss核心原理就两个,倒排索引 IVF和乘积量化 PQ,这两个方法是Faiss实现高速,少内存以及精确检索的主要手段。
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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43791511/article/details/122513786

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文章名称:相似向量检索库-Faiss-简介及原理-创新互联
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