使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储

技术背景介绍

Facebook AI Similarity Search (FAISS) 是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索，即使这些集合可能无法完全加载到内存中。FAISS 提供了评估与参数调优的支持代码，使得它在处理大型数据集时非常实用。

核心原理解析

FAISS 的核心在于其利用高效的数据结构和算法，如倒排文件和压缩索引，使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过创建和管理向量索引来加速查询，并支持使用CPU和GPU进行计算。

代码实现演示

下面的代码展示了如何使用FAISS库与LangChain进行集成来创建一个向量存储。这个示例不仅展示如何添加、删除以及查询向量存储，还演示了如何进行相似性搜索。

# 安装必要的包
pip install -qU langchain-community faiss-cpu
pip install -qU langchain-openai langchain-huggingface langchain-core

import faiss
from langchain_community.docstore.in_memory import InMemoryDocstore
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_op