Faiss入门心得---向量数据库Faiss的搭建与使用

向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由Facebook AI Research（FAIR）团队开发的一款用于快速、高效的向量数据库构建和相似性搜索的开源库。它特别适用于处理大规模向量数据集，能够迅速在海量向量中搜索与查询向量最为匹配的项，从而加速搜索流程。Faiss常用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等场景。
以下是Faiss的搭建与使用步骤：

一、Faiss的搭建

1. 安装Faiss

Faiss支持Linux、macOS和Windows操作系统，可以通过Python的pip包管理器进行安装。

安装CPU版本：
在终端或命令提示符中输入以下命令：

pip install faiss-cpu

安装GPU版本（如果系统有NVIDIA的GPU并且已经安装了CUDA）：

pip install faiss-gpu

2. 导入Faiss库

安装完成后，在Python代码中导入Faiss库：

import faiss