faiss没有windows的版本，只支持mac和linux 一、简单介绍 1. 当向量规模很大的时候，普通的暴力索引IndexFlatL2搜索很慢，而IndexIVFFlat索引可以建立倒排索引，即使用K-means建立聚类中心，然后通过查询最近的聚类中心，然后比较聚类中的所有向量得到相似 ...

1、Faiss简介 　　Faiss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，是目前最为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 ...

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 * i ...

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 ...

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 ...

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 ...

Faiss库是由 Facebook 开发的适用于稠密向量匹配的开源库，支持 c++ 与 python 调用。 通过实验证实，128维的125W向量，在 CPU 下检索耗时约70ms，经过 GPU 加速后检索耗时仅5ms。 一、安装 Faiss 支持直接通过 conda 安装 python ...