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。

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。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「金色麦田~」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43791511/article/details/122513786