选择Index并不明显，有几个问题可以帮助选择Index。 是否需要精确结果 使用Flat。 IndexFlat2是唯一能保证精确结果的Index。它为其他Index提供了对比标准。它不会压缩向量，不支持带标签添加，只能顺序添加。所以，如果你需要add_with_ids，使用IDMap ...

faiss 个人理解： https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来，make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射（向量形式）存储到硬盘上， Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它包含 ...

简介 faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。 具有以下特性。 1、提供多种检索方法 2、速度快 3、可存在内存和磁盘中 4、C++实现，提供Python封装调用。 5、大部分算法支持GPU实现 下面给出 ...

Faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。 官方资源地址https ...

索引是faiss的关键知识，我们重点介绍下。 索引方法汇总 有些索引名，我就不翻译了，根据英文名去学习更准确。 索引名 类名 index_factory 主要参数 字节数/向量 精准检索 备注 ...

索引的I/O与复制 所有的函数都是深复制，我们不需要关心对象关系。 I/O函数： write_index(index, "large.index"): 写索引到文件 Index * index = read_index("large.index") 读索引 复制函数 ...

faiss可以类比为一个可以设置索引的数据库 faiss里面存储的是海量的向量 只是在faiss中么有数据库存储介质这一层的概念，全部都是index， faiss搜索的基本单位是单个向量，faiss默认输入的是一个向量x，返回和x最相似的k个向量 ...

简介 faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。 具有以下特性。 1、提供多种检索方法 2、速度快 3、可存在内存和磁盘中 4、C++实现，提供Python封装调用。 5、大部分算法支持 ...