The Faiss library

向量数据库管理大量的嵌入向量。随着人工智能应用的迅速增长，需要存储和索引的嵌入向量数量也在增加。Faiss库专注于向量相似性搜索，这是向量数据库的核心功能。Faiss是一组索引方法和相关基元，用于搜索、聚类、压缩和转换向量。本文首先描述了向量搜索的权衡空间，然后介绍了Faiss的设计原则，包括结构、优化方法和接口。我们对库的关键特性进行了基准测试，并讨论了一些选定的应用程序，以突显其广泛的适用性。

论文旨在解决向量数据库管理大量嵌入向量的问题，提供一种高效的向量相似性搜索方法。

Faiss库是一种用于向量相似性搜索的工具包，包括索引方法、相关原语和优化方法，能够对向量进行搜索、聚类、压缩和转换等操作。

论文介绍了向量搜索的权衡空间，并详细描述了Faiss库的设计原则、结构和优化方法，同时对库的关键特性进行了基准测试，并给出了几个应用案例。该库具有广泛的适用性，值得进一步研究。

在这个领域中，还有一些相关研究，例如《Product Quantization for Nearest Neighbor Search》、《Learning to Hash for Indexing Big Data - A Survey》等。