机器学习笔记 - Facebook AI Similarity Search（Faiss）简介

一、概述

        Facebook AI Similarity Search （Faiss）是高效相似性搜索最受欢迎的轮子之一。给定一组向量，我们可以使用 Faiss 对它们进行索引——然后使用另一个向量（查询向量），我们在索引中搜索最相似的向量。

        它包含搜索任何大小的向量集的算法，除非超出RAM的大小。它还包含用于评估和参数优化的支持代码。Faiss 是用 C++ 编写的，带有 Python/numpy 的完整包装器。一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。它主要由 Meta 的基础 AI 研究小组开发。

         Faiss可以让我们构建索引和搜索，而且搜索时间还飞快。Faiss 已经为十亿级数据集构建了最近邻搜索实现，并且在1亿个高维向量上构建了k最近邻图。

1、词嵌入或向量 

        向量或嵌入是文本数据的数值表示形式。例如，使用嵌入框架，像“name”这样的文本可以转换为数字表示，如下所示：

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