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1. 引言
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由Facebook AI Research开发的高性能相似性搜索库，专门用于密集向量的相似性搜索和聚类操作。该库能够高效处理十亿级别的大规模向量数据，是目前最为成熟的近似近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）库之一。Faiss的核心价值在于它能够帮助开发者和研究人员在海量高维数据中快速找到最相似的内容，这种能力在众多AI应用中至关重要。
Faiss库的设计哲学是在保证搜索质量的同时，显著提升搜索速度。它提供了多种索引类型和搜索算法，让用户能够根据具体需求在精度和速度之间做出合理的权衡。Faiss使用C++编写核心代码，并提供了完整的Python/numpy接口，使得用户能够方便地在Python环境中使用其强大功能。此外，Faiss还对GPU提供了深度支持，利用GPU的并行计算能力进一步加速相似性搜索任务。
相似性搜索是许多机器学习应用中的基础操作，它基于一个简单而重要的概念：在向量空间中，相似的数据点在位置上也彼此接近。Faiss支持多种相似性度量方式，包括L2距离（欧几里得距离）、点积和余弦相似度等。其中，L2距离是最常用的相似性度量，计算两个向量之间的直线距离；点积则反映了两个向量的方向相似性；而余弦相似度实质上是归一化向量上的点积，特别适用于衡量文本或图像等高维数据的语义相似性。
在现代人工智能应用中，Faiss的GPU加速功能显得尤为重要。传统CPU在处理大规模向量搜索时往往力不从心，而GPU凭借其大规模并行架构，能够同时处理数百甚至数千个向量计算任务，为相似性搜索带来数量级的性能提升。Faiss的GPU实现经过精心优化，不仅支持单GPU加速，还提供了多GPU并行处理能力，使得用户能够在合理硬件成本下处理十亿级向量的实时搜索任务。
Faiss Chapter中的除了GPU的部分外，其他大部分的技术细节或者原理都在Milvus章节有详细的介绍，比如向量维度、归一化、量化以及索引选择指南等细节信息。