为了将 FAISS 与 Sentence Transformer 嵌入一起使用以进行高效的相似性搜索，您首先使用 Sentence Transformer 模型生成文本嵌入，然后构建 FAISS 索引来存储和搜索这些向量。 FAISS 通过向量量化和近似最近邻 (ANN) 算法等技术来优化搜索速度和内存使用。 例如，您可以使用 Sentence Transformers 中的 all-MiniLM-L6-v2 模型将文本转换为 384 维向量，然后使用 FAISS 的 IVF_FLAT 或 IVF_PQ 方法对其进行索引，以平衡速度和准确性。 这种设置允许您使用新的文本向量查询索引，并在几毫秒内检索到最接近的匹配项，即使有数百万个条目也是如此。
以下是如何集成这两个库：首先将您的文本数据编码为嵌入。 使用 Sentence Transformers，加载预训练模型，例如 paraphrase-MiniLM-L3-v2 并为您的数据集生成嵌入。 接下来，初始化一个 FAISS 索引——例如，IndexFlatL2 用于精确搜索，或者 IndexIVFFlat 用于更快的近似搜索。 使用 index.add(embeddings) 将嵌入添加到索引。 查询时，将搜索文本编码为向量并调用 index.search(query_vector, k) 以检索前 k 个匹配项。 例如，代码片段可能如下所示
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L3-v2')
sentences = ["First text", "Second text", ...]
embeddings = model.encode(sentences)
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)
query = "Search text"
query_embedding = model.encode([query])
distances, indices = index.search(query_embedding, k=5)
实际考虑因素包括选择正确的 FAISS 索引类型。 对于小型数据集（少于 10,000 个条目），IndexFlatL2 提供精确的结果，但对于大型数据则速度较慢。 为了可扩展性，请使用 IndexIVFFlat 或 IndexIVFPQ，它们将数据划分为集群（例如，1M 向量有 100 个集群）以减少搜索范围。 如果使用余弦相似度，请在索引之前对嵌入进行归一化，因为 FAISS 默认为 L2 距离。 例如，应用 faiss.normalize_L2(embeddings) 以与余弦相似度对齐。 此外，对于超过 1M 条目的数据集，请通过 faiss.StandardGpuResources() 利用 GPU 加速。 始终测试召回率（例如，90%+ 的准确率）以确保索引配置满足您的准确率-速度权衡。