Faiss

https://github.com/facebookresearch/faiss

Faiss（Facebook AI Similarity Search）是Facebook开发的一个高效相似度搜索和聚类库，特别适用于在海量向量数据中进行快速的相似性搜索。它利用优化的数据结构和算法，尤其在处理数百万到数十亿的向量时表现优异。Faiss 的主要特点和用途包括：

1. 高效的相似度搜索：提供高效的最近邻（Nearest Neighbor, NN）搜索算法，支持欧式距离和余弦相似度等常用的距离计算方法。

2. GPU加速：支持 GPU 加速，可以利用 CUDA 对超大规模的数据集进行加速，适用于需要高并发的应用场景。

3. 支持多种索引类型：

• Flat索引：适合小规模数据集，进行精确搜索。

• IVF（Inverted File Index）索引：适合中大规模数据，先聚类再搜索，以降低查询时间。

• HNSW（Hierarchical Navigable Small World）索引：采用近似算法，适合实时响应需求高的场景。

• PQ（Product Quantization）索引：适合超大规模数据的近似搜索，可以在高性能和空间占用之间找到平衡。

4. 应用场景：

• 推荐系统：用于快速查找相似的用户或物品，提高推荐效率。

• 内容检索：在图像、音频、文本等多模态数据中查找最相似的内容。

• 数据去重：检测数据集中相似度高的重复样本，进行清理或合并。

5. 灵活性和扩展性：支持组合多种索引来满足不同的应用需求，并允许自定义距离度量和索引策略。

Faiss 因其性能高、扩展性好、支持GPU等特性，被广泛应用于工业界和学术界的相似性检索和聚类任务中，尤其适用于需要实时大规模向量搜索的场景。