faiss:修订间差异

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Faiss是Meta AI(原Facebook Research)的开源项目,是目前流行且效率较高的相似度检索方案之一。尽管相似度检索技术广泛应用于各大厂,但它仍属于小众场景,掌握门槛较高。
Faiss是Meta AI(原Facebook Research)的开源项目,是目前(2024年)流行且效率较高的相似度检索方案之一。尽管相似度检索技术广泛应用于各大厂,但它仍属于小众场景,掌握门槛较高。


Faiss的工作机制是为处理好的数据(特征向量)建立索引,从而避免在海量数据中进行一一比对,实现高性能向量检索。它常用于解决“搜广推”(搜索、广告、推荐)业务中的向量召回工作。
Faiss的工作机制是为处理好的数据(特征向量)建立索引,从而避免在海量数据中进行一一比对,实现高性能向量检索。它常用于解决“搜广推”(搜索、广告、推荐)业务中的向量召回工作。

2024年7月24日 (三) 12:19的最新版本

Faiss是Meta AI(原Facebook Research)的开源项目,是目前(2024年)流行且效率较高的相似度检索方案之一。尽管相似度检索技术广泛应用于各大厂,但它仍属于小众场景,掌握门槛较高。

Faiss的工作机制是为处理好的数据(特征向量)建立索引,从而避免在海量数据中进行一一比对,实现高性能向量检索。它常用于解决“搜广推”(搜索、广告、推荐)业务中的向量召回工作。

Faiss支持多种索引类型,如IndexFlatL2、IndexHNSW、IndexIVF等,可在不同数据规模、业务场景下提供高性能数据检索能力。选择合适的索引类型对应用性能至关重要。

此外,Faiss支持CPU和GPU环境,可使用C++、Python调用,也有Go-Faiss满足Golang场景下的使用。

项目地址: https://github.com/facebookresearch/faiss