FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是一个库，旨在高效地对高维向量执行相似性搜索，这是机器学习任务（如推荐系统、图像检索和自然语言处理）中的常见需求。它的关键功能包括优化的索引结构、GPU 加速以及处理包含数十亿向量的数据集的可扩展性。FAISS 通过将向量组织成专门的数据结构来实现这一点，这些数据结构平衡了速度和准确性，从而可以在几毫秒内搜索大型数据集。例如，它支持精确搜索以获得最大精度，并支持近似方法以获得更快的结果，从而允许开发人员根据他们的需求在准确性和性能之间进行权衡。
FAISS 提供了几种针对不同用例量身定制的索引方法。一个核心特性是 IVF (倒排文件索引) 结构，它将向量聚类成组，并且仅搜索最相关的集群，从而大大减少了计算时间。为了获得更高的效率，FAISS 将 IVF 与 乘积量化 (PQ) 相结合，这是一种将向量压缩成较小代码同时保留其相似性关系的技术。这使得数十亿规模的数据集可以容纳在内存中并被快速搜索。此外，FAISS 支持 GPU 实现，通过利用并行处理来加速索引和查询。例如，从事图像相似性工作的开发人员可以使用启用 GPU 的 FAISS 来实时搜索数百万个图像嵌入。这些技术优化使 FAISS 比暴力搜索方法快得多，尤其是在大型数据集方面。
FAISS 已经成为一个标准库，因为它具有实用性、性能以及与流行的机器学习生态系统的集成。它是开源的、文档齐全的，并由一个大型社区支持，从而降低了采用的门槛。开发人员赞赏它与 PyTorch 和 TensorFlow 等框架的兼容性，因为它允许无缝集成到现有管道中。例如，推荐系统可以使用 FAISS 对来自神经网络的用户嵌入进行索引，并高效地检索前 K 个相似用户。该库的可扩展性还解决了关键的行业需求：随着数据集的增长，FAISS 的内存高效索引确保硬件成本保持在可控范围内。通过解决速度和资源使用方面的实际挑战，FAISS 已经赢得了作为向量搜索首选工具的地位，即使是在 Meta 和 Spotify 等公司的生产环境中也是如此。其灵活性和性能之间的平衡继续推动其广泛使用。