简介

Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个由Facebook AI研发并开源的，用于大规模向量检索的库。其核心算法采用了聚类、压缩和量化等技术，以优化最近邻搜索的效率和准确性。Faiss提供了高效的索引构建和最近邻搜索功能，特别适用于搜索大规模数据集。

Faiss支持多种数据类型，包括图像、文本和嵌入向量等，具有出色的性能和准确性。它的特点包括速度快、可扩展性强，能够在短时间内处理大量数据，提高检索效率。Faiss检索算法具有快速查找最相似向量的能力，可以准确快速地定位目标信息。

在应用方面，Faiss在信息检索、推荐系统和图像识别等领域都有广泛的应用。例如，它可以用于构建文档或图像的相似性搜索引擎，快速找到与查询向量最相似的文档或图像；在推荐系统中，Faiss可以快速查找用户喜欢的物品或者寻找相似的用户，为用户提供更加个性化和准确的推荐结果；在图像识别领域，Faiss可以用于构建图像特征的索引，实现快速的相似图像搜索和图像聚类。

此外，Faiss提供了多种索引算法，如FAISS索引、PTB索引和SVN索引等，以满足不同规模数据集的需求。其中，FAISS索引采用树形结构对向量进行划分，并在每个子节点上计算向量的局部亲密度，具有较高的检索效率；PTB索引则通过产品量化对向量进行编码，具有较小的内存占用和较快的索引构建速度；SVN索引则通过特征向量归一化，使得相似度计算更加鲁棒。

总的来说，Faiss作为一种高效的多模态向量检索引擎，为大规模数据集的向量检索提供了强大的支持，是信息检索、推荐系统和图像识别等领域的重要工具。

下载源码

源码位置

安装环境

sudo apt install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev
sudo apt-get install swig

编译

• 常规选项：
  -DFAISS_ENABLE_GPU=OFF 禁用构建 GPU 索引
  -DFAISS_ENABLE_PYTHON=OFF 禁用构建 Python 绑定
  -DFAISS_ENABLE_RAFT=ON 构建 RAFT 实现 IVF-Flat 和 IVF-PQ GPU 加速指数
  -DBUILD_TESTING=OFF 禁用构建 C++ 测试，
  -DBUILD_SHARED_LIBS=ON 构建共享库
  -DFAISS_ENABLE_C_API=ON 启用构建 C API

• 与优化相关的选项：

  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 启用泛型编译器 优化选项（例如在 GCC 上启用-O3）
  -DFAISS_OPT_LEVEL=avx2 启用所需的编译器标志 使用优化的 SIMD 指令生成代码avx2/avx512

• BLAS 相关选项：

  -DBLA_VENDOR=Intel10_64_dyn -DMKL_LIBRARIES=/path/to/mkl/libs要使用 英特尔 MKL BLAS 实施，明显快于 OpenBLAS （有关该选项值的更多信息，请参见 CMake 文档），BLA_VENDOR

• GPU 相关选项：

  -DCUDAToolkit_ROOT=/path/to/cuda-10.1为了暗示 CUDA 工具包（有关更多信息，请参阅 CMake 文档），
  -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="75;72"用于指定哪些 GPU 架构 针对 （请参阅 CUDA 文档 确定应选择的架构），

• 与 Python 相关的选项：

  -DPython_EXECUTABLE=/path/to/python3.7为了构建 Python 接口与默认 python 不同的 python（请参阅 CMake 文档）

cmake -B build -DFAISS_ENABLE_PYTHON=OFF -DFAISS_ENABLE_GPU=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DFAISS_ENABLE_C_API=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/disk/liangbaikai/faiss/faiss_install .cd build
make
make install