本文主要是介绍自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Faiss【向量最邻近检索工具】【为稠密向量提供高效相似度搜索】【多种索引构建方式，可根据硬件资源、数据量选择合适方式】【支持十亿级别向量的搜索】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、Faiss介绍
Faiss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，是目前最为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。相关介绍参考《Faiss：Facebook 开源的相似性搜索类库》
二、Faiss作用
相似度检索TopK的问题一般的解决方案是暴力检索，循环遍历所有向量计算相似度然后得出TopK，但是当向量数量巨大时，这种方法及其耗时，Faiss的出现就很好地解决了这个问题。
PQ量化
SQ量化
三、Faiss使用
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