faiss IndexFlat源码详解

本文介绍了IndexFlat索引的基本原理,即原始向量的直接存储和检索时的暴力批量计算。重点讲述了其效率低下问题,并提到了内积、L2距离和其他额外度量的搜索方法。为了改善性能,后续可能探讨了优化策略和替代算法。

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IndexFlat原理比较简单,把add进来的原始向量,全部保存起来。

在检索时,query向量和索引中的所有的原始向量求距离

这种暴力批量的方式,性能非常差,效果是最好的。

 

 

void IndexFlat::add (idx_t n, const float *x) {
    xb.insert(xb.end(), x, x + n * d); 
    ntotal += n; ///所有向量
}


void IndexFlat::reset() {
    xb.clear();
    ntotal = 0;
}

/*n:向量个数, x:向量值, k:返回个数, distances:返回值, labels:返回值*/
void IndexFlat::search (idx_t n, const float *x, idx_t k,
                               float *distances, idx_t *labels) const
{
    // we see the distances and labels as heaps

    if (metric_type == METRIC_INNER_PRODUCT) {
        float_minheap_array_t res = { 
            size_t(n), size_t(k), labels, distances};
        knn_inner_product (x, xb.data(), d, n, ntotal, &res); ///向量内积
    } else if (metric_type == METRIC_L2) {
        float_maxheap_array_t res = { 
            size_t(n), size_t(k), labels, distances};
        
### FAISS源码安装方法 FAISS 是一个用于高效相似度搜索和聚类的库,支持大规模向量数据库的快速近似最近邻查询。以下是关于如何从源码编译和安装 FAISS 的详细说明。 #### 准备工作 在开始之前,需要确保系统已经安装了必要的依赖项: 1. **CMake**: 版本需大于等于 3.20[^4]。 ```bash sudo apt-get install cmake ``` 2. **OpenBLAS**: 这是一个开源实现的 BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) 库,FAISS 使用它来加速矩阵运算[^2]。 ```bash git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git cd OpenBLAS make && make install ``` 3. **gfortran**: 编译 LAPACK 所必需的 Fortran 编译器[^1]。 ```bash sudo apt-get install gfortran ``` 4. **LAPACK**: 提供线性代数子程序的支持。 ```bash sudo apt-get install liblapack-dev ``` 5. **GoogleTest**: 如果使用 C++ 测试框架,则可能需要手动下载并配置 Google Test 包。 - 下载地址:https://github.com/google/googletest/releases - 将其解压后放置于 `faiss` 源码目录下的适当位置。 --- #### 开始编译 完成上述准备工作之后,可以按照以下步骤进行 FAISS 的编译: 1. **克隆 FAISS 源码仓库** ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git cd faiss ``` 2. **创建构建目录** 推荐在一个单独的目录中运行 CMake 构建命令,以保持项目结构清晰。 ```bash mkdir build cd build ``` 3. **调用 CMake 配置** 根据需求设置选项参数。例如: - 启用 GPU 支持(如果硬件允许)。 - 设置安装路径。 示例命令如下: ```bash cmake .. \ -DBUILD_TESTING=OFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DFAISS_ENABLE_GPU=ON \ # 若不需要 GPU 则改为 OFF -DFAISS_USE_OPENMP=ON # 可选优化开关 ``` 4. **执行实际编译操作** 调用 Make 工具启动编译流程。 ```bash make -j$(nproc) ``` 5. **安装目标文件** 安装完成后可将其复制至系统的标准库路径或其他自定义位置。 ```bash sudo make install ``` 6. **验证安装成功与否** 使用 Python 或者其他编程环境加载该模块,并尝试运行简单的测试脚本来确认功能正常运作。 --- #### 常见问题处理 - **缺少头文件 unistd.h** 此错误通常发生在 Windows 平台上移植 Linux/MacOS 系统上的代码时遇到的情况。可以通过修改源码或者调整交叉编译方案解决此冲突。 - **部分单元测试失败** 对某些特定平台而言,默认包含的一些测试案例可能会因兼容性原因而崩溃。可以直接编辑 `test/CMakeLists.txt` 文件移除这些条目后再重新构建即可忽略它们的影响。 --- ### 总结 以上即是从零开始基于源码部署 FAISS 的全过程描述。每一步都紧密关联着前序环节的结果反馈,因此务必逐一落实到位才能顺利达成最终目的。 ```python import faiss print(faiss.__version__) ```
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