faiss沒有windows的版本，只支持mac和linux 一、簡單介紹 1. 當向量規模很大的時候，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建立聚類中心，然后通過查詢最近的聚類中心，然后比較聚類中的所有向量得到相似 ...

1、Faiss簡介 　　Faiss是Facebook AI團隊開源的針對聚類和相似性搜索庫，為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類，支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫。它包含多種搜索任意大小向量集（備注：向量集大小由RAM內存決定）的算法，以及用於算法評估和參數調整的支持代碼 ...

索引是faiss的關鍵知識，我們重點介紹下。 索引方法匯總 有些索引名，我就不翻譯了，根據英文名去學習更准確。 索引名 類名 index_factory 主要參數 字節數/向量 精准檢索 備注 ...

索引的I/O與復制 所有的函數都是深復制，我們不需要關心對象關系。 I/O函數： write_index(index, "large.index"): 寫索引到文件 Index * i ...

faiss可以類比為一個可以設置索引的數據庫 faiss里面存儲的是海量的向量 只是在faiss中么有數據庫存儲介質這一層的概念，全部都是index， faiss搜索的基本單位是單個向量，faiss默認輸入的是一個向量x，返回和x最相似的k個向量 ...

Faiss是一個Facebook AI團隊開源的庫，全稱為Facebook AI Similarity Search，該開源庫針對高維空間中的海量數據（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚類和檢索方法，可支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫。 官方資源地址https ...

簡介 faiss是為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類的框架。由Facebook AI Research研發。 具有以下特性。 1、提供多種檢索方法 2、速度快 3、可存在內存和磁盤中 4、C++實現，提供Python封裝調用。 5、大部分算法支持 ...

Faiss庫是由 Facebook 開發的適用於稠密向量匹配的開源庫，支持 c++ 與 python 調用。 通過實驗證實，128維的125W向量，在 CPU 下檢索耗時約70ms，經過 GPU 加速后檢索耗時僅5ms。 一、安裝 Faiss 支持直接通過 conda 安裝 python ...