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本文详细介绍了Faiss库的使用，包括IndexFlatL2和IndexFlatIP的区别，以及它们在召回率和计算时间上的权衡。探讨了Faiss在大规模数据集上查询效率的问题，同时提到了GPU上的索引保存与加载，以及遇到的挑战和解决方案。重点讨论了Faiss在余弦相似度计算中的表现，并指出不同参数设置对结果和速度的影响。
在官方的使用demo中，我跑了下demo结果一样，但是这个表示的结果是什么意思呢？
faiss.IndexFlatL2(d)
官方解释是暴力搜索L2距离方法，add后即建立索引了，无需index.train(xb)，我对比了，有没有这一步的结果是一样的
得到的D是距离，I是索引，
>>> k=4
>>> D,I=index.search(xb[:5],k)
>>> I
array([[ 0, 393, 363, 78],
[ 1, 555, 277, 364],
[ 2, 304, 101, 13],
[ 3, 173, 18, 182],
[ 4, 288, 370, 531]])
>>> D
array([[0. , 7.1751733, 7.207629 , 7.2511625],
[0. , 6.3235645, 6.684581 , 6.7999454],
[0. , 5.7964087, 6.391736 , 7.2815123],
[0. , 7.2779055, 7.5279865, 7.6628466],
[0. , 6.7638035, 7.2951202, 7.3688145]], dtype=float32)
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