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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新闻标题：相似向量检索库-Faiss-简介及原理-创新互联
文章转载：http://kswsj.cn/article/djpsdc.html