FAISS、Annoy 和 ScaNN 都是为近似最近邻 (ANN) 搜索而设计的库，但它们的底层算法、性能权衡和用例有所不同。每个库都针对特定场景进行了优化，了解这些差异有助于开发人员选择适合其需求的工具。
FAISS 由 Meta 开发，专注于使用向量量化和 GPU 加速处理大规模数据集的效率。它将数据分区到集群中（例如，使用 IVF 方法）以减少搜索范围，并采用诸如乘积量化 (PQ) 之类的技术来压缩高维向量。例如，在具有数百万个嵌入的图像检索系统中，FAISS 可以快速将搜索范围缩小到最相关的集群，从而平衡速度和准确性。它的 GPU 支持使其非常适合需要实时性能的场景，例如处理数十亿个项目的推荐系统。但是，配置 FAISS 需要调整集群数量或量化级别等参数，这对于初学者来说可能很复杂。
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 由 Spotify 创建，优先考虑简单性和轻量级部署。它通过沿随机超平面递归地分割数据空间来构建二叉搜索树的森林。在查询期间，它遍历这些树以查找候选对象。Annoy 的优势在于易于使用——例如，开发人员可以使用最少的设置来索引用于音乐推荐功能的小型歌曲嵌入数据集。但是，Annoy 缺乏 GPU 支持和高级优化，因此不太适合非常大的数据集。它的准确性取决于树的数量和搜索检查，必须在延迟方面进行平衡。对于原型设计或数据集大小适中的应用程序来说，这是一个不错的选择。
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) 由 Google 开发，针对内积相似度（在 NLP 和推荐系统中很常见）实现了高精度优化。它使用各向异性向量量化，该量化将量化区域与数据分布对齐以最小化误差。例如，当使用余弦相似度搜索相似文本嵌入时，ScaNN 的方法比像 PQ 这样的各向同性方法更好地减少了近似误差。ScaNN 还引入了分区块量化来加速距离计算。虽然它在某些指标的准确性方面通常优于 FAISS 和 Annoy，但它可能占用大量内存并且需要更多调整。它在语义搜索等精度至关重要的领域尤其有效。
总而言之，FAISS 在 GPU 加速的大规模场景中表现出色，Annoy 为较小的数据集提供了简单性，而 ScaNN 则优先考虑内积指标的准确性。选择取决于数据集大小、硬件以及速度、易用性或精度是否是首要任务。