faiss IndexFlat源码详解

最新推荐文章于 2025-09-11 04:06:35 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-11 04:06:35 发布 · 1.3k 阅读

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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。

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};
        knn_L2sqr (x, xb.data(), d, n, ntotal, &res); ///距离公式
    } else {