Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是 Meta AI 开发的一个开源库，用于高效的相似性搜索和高维向量的聚类。 它旨在快速找到大型数据集中查询向量的最接近匹配项，即使处理数十亿个项目。 Faiss 通过使用针对近似最近邻 (ANN) 搜索优化的索引结构和算法来实现这一点，这些结构和算法以少量准确性为代价，换取速度和内存效率的显着提高。 与将查询与数据集中的每个项目进行比较的传统精确搜索方法（一种计算成本很高的过程）不同，Faiss 将数据组织成倒排文件或乘积量化代码等结构，从而实现更快的检索。
Faiss 通过大幅减少执行相似性搜索所需的时间和计算资源来增强信息检索 (IR) 系统。 例如，在推荐系统中，用户偏好或项目特征通常表示为高维向量。 如果没有 Faiss，找到前 k 个相似的项目将需要将查询向量与数据库中的每个项目进行比较，这在大规模情况下变得不切实际。 Faiss 通过使用 IVF（倒排文件索引）等技术将数据集划分为聚类来解决这个问题，其中仅搜索最接近查询的聚类的子集。 此外，它还采用产品量化 (PQ) 等压缩方法来缩小向量大小，从而减少内存使用并加快距离计算。 这些优化使 Faiss 能够在单台机器上处理数百万到数十亿个向量的数据集，使其适用于图像搜索或语义文本检索等实时应用程序。
开发人员可以将 Faiss 集成到 IR 管道中，以执行语义搜索、重复数据删除或聚类等任务。 例如，在文档检索系统中，可以使用 Faiss 对文本嵌入（例如，由 BERT 生成）进行索引。 当用户提交查询时，Faiss 会通过比较文档的向量表示，快速返回语义上最相似的文档。 另一个用例是在电子商务中：可以对编码为向量的产品图像进行索引，从而实现即时视觉搜索结果。 Faiss 还支持 GPU 加速，从而进一步加快对延迟敏感型应用程序的查询速度。 其在选择索引方法（例如，平面索引、分层索引或压缩索引）方面的灵活性使开发人员可以根据其特定需求来平衡速度、准确性和内存使用情况。 通过为相似性搜索提供强大、可扩展的解决方案，Faiss 已成为现代 IR 系统的基础工具。