Faiss是一个用于高效
向量检索的开源库。它通过将数据转换为
向量，使用索引结构和距离度量来实现快速的相似性搜索。在
Faiss中，实现了一些细节操作，如将查询
向量和簇心的
向量转化为残差，以及使用PQ计算距离等，以提高搜索的准确性和效率。通过使用
Faiss的索引结构，如IndexFlatL2，我们可以在
向量 数据库中进行快速搜索。例如，可以生成一些查询
向量，并找到每个查询
向量的最近的几个相似
向量。
Faiss不仅仅可以应用于图片和文件的搜索，还可以应用于任何可以表示为
向量的数据，如音频、视频等。因此，它成为处理大规模数据和进行相似性搜索的强大工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
引用[.reference_title]
- *1* Github 15K！ 亿级
向量相似度检索库
Faiss原理+应用[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3*
向量 数据库 Faiss的搭建与使用[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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