Facebook开源相似性搜索类库Faiss，超越已知最快算法8.5倍

简而言之，对关键身分的赓续冲破在实践中异常重要，Faiss 确实袈溱工程细节方面下了很大年夜的工夫。

开端应用 Faiss

获取 Faiss:

https://github.com/facebookresearch/faiss

索引对象Faiss(包含 C++ 和 Python)供给了索引 Index 的实例。每个 Index 子类实现一个索引构造，以解释哪些向量可被参加和搜刮。比如，IndexFlatL2 是一个能应用 L2 距离搜刮的暴力索引。

类似性搜刮评估

如许会打印出索引向量的数量。增长到一个 IndexFlat 仅仅表示拷贝它们到索引的内部存储，因为后面没有其他操作会感化在该向量上。

履行一次搜刮：

I 是一个整型矩阵，输出后是如许的：

速度。找到与萌芽最类似的 10 个或更多个向量要耗时多久?期望比暴力算法耗时更少，不然索引的意义安在?

对于 xq 的第一个向量，xb 中最类似向量的索引是 0(大年夜 0 开端)，第二类似的是 #393，第三是 #363。对于 xq 的第二个向量，类似向量列表是 #1， #555 等等。本例中，xq 的前三个向量看起来竽暌闺 xb 的前三个向量一样。

矩阵 D 是一个平方距离矩阵，与 I 的大年夜小一致，表示对于每个结不雅向量萌芽的平方欧氏距离。

Faiss 实现了十多个由其他索引组合的索引类型。可选的 GPU 版本有完全雷同的接口，并有通道在 CPU 和 CPU 索引之间互通。Python 接口重要由 C++ 生成以凸显 C++ 索引，所以可以很轻易地将 Python 验证代码转换为集成的 C++ 代码。

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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