FAISS 和 Annoy 是两个流行的近似最近邻 (ANN) 搜索库，它们在索引构建时间和内存使用方面各有不同的权衡。对于大型数据集，FAISS 通常比 Annoy 构建索引更快，尤其是在利用 GPU 加速时，但会消耗更多内存。 Annoy 在索引构建期间速度较慢，但内存使用效率更高，更适合资源受限的环境。它们之间的选择取决于具体的项目需求，例如数据集大小、硬件可用性和延迟容忍度[9]。
索引构建时间 FAISS 采用优化的聚类和量化技术（例如，IVF、乘积量化）来加速索引构建。 例如，在一个具有 100 万个高维向量的数据集上，FAISS 可以使用 GPU 支持在几秒钟内构建索引，而 Annoy 基于树的方法（例如，构建多个随机树）在相同条件下可能需要几分钟。 但是，默认情况下，Annoy 的构建过程是单线程的，而 FAISS 支持并行化，从而进一步扩大了速度差距。 对于非常大的数据集（例如，1 亿+ 向量），FAISS 的效率变得更加明显，尽管它需要足够的 RAM 来处理中间数据结构[9]。
内存使用 由于 Annoy 使用轻量级二叉树和磁盘存储选项，因此其内存占用通常较小。 例如，用于 1M 100 维向量的 Annoy 索引可能需要大约 400MB 的 RAM，而相当的 FAISS IVF-PQ 索引可能使用 1.5-2GB。 这种差异源于 FAISS 存储压缩的向量表示和其他元数据以加快搜索速度。 Annoy 的内存经济性使其成为具有严格 RAM 限制的环境或必须动态加载索引的应用程序（例如，移动设备）的首选[9]。
决策因素 当以下情况时选择 FAISS
- 速度至关重要（例如，实时推荐系统）。
- 可以使用 GPU 加速。
- 内存开销是可以接受的（例如，服务器端部署）。 当以下情况时选择 Annoy
- 内存效率是首要任务（例如，边缘设备）。
- 索引持久性/可移植性很重要（Annoy 支持序列化）。
- 数据集更新不频繁（重建树的成本很高）。