Chapter 1：FAISS 入门与环境搭建

本章节将带大家从FAISS的核心认知出发，完成环境搭建，并通过核心数据结构解析与基础示例实践，建立对FAISS的完整入门认知，为后续进阶学习奠定基础。

1 FAISS 核心定位与生态

学习要求：理解FAISS的核心价值，明确其适用边界

1.1 FAISS的定义、研发背景与核心优势

定义：FAISS（Facebook AI Similarity Search）是由Meta（原Facebook）AI团队研发的开源向量相似性搜索库，专门用于解决大规模高维向量的快速检索问题，通过高效的算法实现向量之间相似性的计算与匹配，为人工智能应用中的语义检索、图像检索等场景提供底层支撑。

研发背景：随着人工智能技术的发展，图像识别、自然语言处理等领域产生了海量的高维向量数据（如图片的特征向量、文本的嵌入向量）。传统的数据库无法高效处理这类数据的相似性检索需求，为解决这一痛点，Meta团队于2017年推出了FAISS，旨在提供一套高效、可扩展的向量检索解决方案。

核心优势：

高效性：针对大规模向量数据（从百万到数十亿级别）优化，提供远超传统方法的检索速度，支持毫秒级响应。
算法丰富：内置多种检索算法，涵盖精确检索与近似检索，可根据数据规模、精度需求灵活选择。
硬件适配好：支持CPU与GPU加速，尤其是GPU版本能大幅提升大规模数据的处理能力，充分利用硬件资源。
易用性：提供简洁的Python与C++ API，便于快速集成到现有AI系统中，降低开发门槛。
可扩展性：支持向量数据的动态添加与删除（部分索引类型），适配业务数据的增量更新需求。

1.2 FAISS与Milvus/Chroma等向量库的对比

向量数据库/库的核心差异体现在架构设计、生态完善度、适用场景等方面，以下是FAISS与主流向量库的关键对比：

对比维度	FAISS	Milvus	Chroma
本质定位	向量检索库（偏算法实现）	企业级向量数据库（完整数据库特性）	轻量级向量数据库（面向开发者快速上手）
核心优势	算法性能强，GPU加速优，适合大规模数据检索	支持分布式部署、高可用、事务，生态完善	安装简单，API极简，适合快速原型开发
部署复杂度	简单（库级调用，无需单独部署服务）	中等（支持单机/分布式，需配置集群）	极简单（单机部署，开箱即用）
适用场景	大规模向量检索任务、算法研究、AI系统底层检索模块	企业级应用、高并发检索服务、数据量激增的业务场景	小规模数据检索、快速开发测试、个人项目
生态集成	需自行集成存储、服务化组件	支持与Spark、Flink、LangChain等主流工具集成	深度适配LangChain，适合LLM应用开发

1.3 FAISS的适用场景

FAISS的核心能力聚焦于“大规模高维向量的快速相似性检索”，其典型适用场景包括：

大规模向量检索：当向量数据量达到百万、千万甚至数十亿级别时，FAISS的近似检索算法能在保证一定精度的前提下，实现高效检索。例如：电商平台的商品图片相似推荐（亿级商品图片特征检索）、短视频平台的内容查重（千万级视频特征匹配）。
低延迟检索需求：对检索响应速度要求高的实时应用，如智能客服的语义问答（用户query向量与知识库向量实时匹配，响应时间需控制在100ms内）、自动驾驶中的环境感知（实时检索障碍物特征向量，辅助决策）。
AI领域核心支撑：计算机视觉（CV）：图像检索、人脸识别（人脸特征向量匹配）、目标跟踪。
- 自然语言处理：语义检索、文本相似度计算、问答系统（知识库向量检索）。
- 多模态检索：跨文本、图像、音频的相似性匹配（如根据文本描述检索相关图片）。

算法研究与原型开发：科研人员可基于FAISS快速验证向量检索算法的效果，开发者可借助其简洁API快速搭建检索模块原型，降低开发成本。

注意： FAISS是“向量检索库”而非完整的“数据库”，不具备传统数据库的事务、权限管理等特性，若需企业级高可用服务，需结合Milvus等向量数据库或自行封装服务化组件。

2 FAISS 环境搭建

学习要求：独立完成本地/实验室服务器的FAISS环境搭建

FAISS支持Python和C++两种开发语言，其中Python版本因其易用性更适合入门学习。

本小节将详细介绍两种语言的安装方法，重点讲解Python版本的环境搭建（含CPU与GPU支持）。

2.1 环境依赖说明

FAISS的运行依赖基础计算库，核心依赖包括：

基础依赖：Python 3.6+（Python版本）、CMake 3.13+（C++源码编译）、GCC 5.4+（编译工具）。
计算加速依赖：OpenBLAS：开源线性代数库，用于CPU上的向量计算加速，是FAISS CPU版本的核心依赖。
CUDA Toolkit：NVIDIA的并行计算架构，用于GPU版本的FAISS加速，需确保显卡支持CUDA（算力≥3.5）。

Python辅助库：NumPy（向量数据处理）、Pillow（可选，用于图像特征提取示例）。

2.2 Python版本安装（推荐）

Python版本的FAISS提供两种安装方式：pip直接安装（简单，适合快速上手）和源码编译安装（灵活，可自定义配置）。

2.2.1 pip直接安装

Meta官方提供了预编译的FAISS pip包，分为CPU版和GPU版，可根据硬件环境选择：

CPU版本安装：适用于无NVIDIA GPU的设备，命令如下：

python

# 安装CPU版本FAISS 
pip install faiss-cpu

GPU版本安装：适用于有NVIDIA GPU且已安装CUDA的设备，需根据CUDA版本选择对应包，初学者建议是选择自动适配：

python

# 确认cuda是否安装
C:\Users\xiong>nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 573.24                 Driver Version: 573.24         CUDA Version: 12.8     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                  Driver-Model | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 5070 ...  WDDM  |   00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   41C    P2             10W /   90W |       0MiB /   8151MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
#选择自动适配
pip install faiss-gpu

提示：GPU版本的FAISS对CUDA版本有一定兼容性要求，若安装后运行报错，可参考官方文档（https://github.com/facebookresearch/faiss）查询对应FAISS版本支持的CUDA版本。

2.2.2 源码编译安装（适合自定义需求）

当需要修改 FAISS 源码或适配特定硬件时，可通过源码编译进行安装。下面以 Linux 系统为例给出完整步骤。

bash

# 1.安装依赖工具
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git libopenblas-dev
# 2.克隆 FAISS 源码
git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git
cd faiss
# 3. 配置编译参数（CPU 版本示例）
# 创建编译目录
mkdir build && cd build

# 配置 CMake（启用 Python 接口，使用 OpenBLAS）
cmake \
  -DFAISS_ENABLE_GPU=OFF \
  -DFAISS_ENABLE_PYTHON=ON \
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../install \
  -DPython_EXECUTABLE=$(which python3) \
  ..
# 4. 编译与安装
# 编译（-j 后接线程数，可根据 CPU 核心数调整，如 -j8）
make -j8

# 安装到指定目录
make install

# 将 FAISS 的 Python 模块添加到环境变量
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:../install/python

# （选）GPU 版本编译（需已安装 CUDA Toolkit）
cmake \
  -DFAISS_ENABLE_GPU=ON \
  -DCUDAToolkit_ROOT=/usr/local/cuda \
  -DFAISS_ENABLE_PYTHON=ON \
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../install \
  -DPython_EXECUTABLE=$(which python3) \
  ..

2.3 C++版本安装

C++版本的FAISS适合高性能场景开发，安装方式以源码编译为主，本教程以python脚本为主要学习教程，因此有C++需求的请查阅相关资料自行安装。

2.4 安装验证与常见问题解决

2.4.1 安装验证

Python版本安装完成后，可通过以下代码验证是否安装成功：

python

import faiss
import numpy as np

# 验证FAISS版本
print("FAISS版本：", faiss.__version__)

# 验证向量检索功能
# 1. 生成测试向量（100个128维向量）
dimension = 128  # 向量维度
num_vectors = 100  # 向量数量
vectors = np.random.random((num_vectors, dimension)).astype('float32')  # FAISS默认使用float32类型

# 2. 创建索引（精确检索）
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # L2距离（欧氏距离）索引
print("索引是否为空：", index.is_trained)  # 输出True表示索引可使用

# 3. 添加向量到索引
index.add(vectors)
print("索引中的向量数量：", index.ntotal)  # 输出100

# 4. 生成查询向量并检索
query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype('float32')
k = 5  # 返回Top-5相似结果
distances, indices = index.search(query_vector, k)

# 5. 输出结果
print("查询结果距离（L2）：", distances)
print("查询结果索引：", indices)

若代码无报错并输出索引信息、距离和索引结果，则说明FAISS环境搭建成功。

2.4.2 常见问题解决

问题1：pip安装faiss-gpu时报错“CUDA version mismatch”**原因：安装的faiss-gpu版本与系统CUDA版本不兼容。解决方法：1. 执行nvcc --version查看系统CUDA版本；2. 参考FAISS官方文档选择对应CUDA版本的faiss-gpu包，例如CUDA 11.0对应faiss-gpu==1.7.1；3. 若无需GPU加速，可改用faiss-cpu版本。
问题2：运行时提示“libopenblas.so.0: cannot open shared object file”**原因：缺少OpenBLAS依赖库。解决方法：Linux系统执行sudo apt-get install libopenblas-dev；Windows系统可通过Anaconda安装：conda install openblas。
问题3：Python导入faiss时提示“ImportError: No module named faiss”**原因：FAISS未正确安装到当前Python环境。解决方法：1. 确认使用的pip命令与Python环境对应（可使用which pip3查看pip路径）；2. 重新使用对应环境的pip安装faiss。
问题4：GPU版本FAISS运行时提示“out of memory”**原因：GPU显存不足，无法容纳索引数据。解决方法：1. 减少索引中的向量数量或降低向量维度；2. 使用支持显存优化的索引类型（如IndexIVFFlat）；3. 切换到CPU版本运行。

3 FAISS 核心数据结构

学习要求：掌握FAISS的核心数据载体，理解Index的核心作用

FAISS的核心功能围绕“向量索引”展开，Index（索引）类是FAISS中最核心的数据结构，所有向量的存储、检索操作都依赖于Index类及其派生类。本小节将解析Index类体系的结构，讲解向量存储的基础规则以及ID映射机制。

3.1 Index类体系：FAISS的核心骨架

FAISS通过抽象基类Index定义了向量索引的通用接口，再通过派生类实现不同的检索算法（精确检索、近似检索等）。这种设计既保证了接口的统一性，又实现了算法的灵活扩展。

3.1.1 基类Index的核心作用

基类Index定义了所有向量索引都必须实现的核心方法，这些方法构成了FAISS的基础API，主要包括：

add(x)：将向量数据x添加到索引中，x的形状为（num_vectors, dimension），数据类型需为float32（FAISS的标准数据类型）。
search(x, k)：在索引中检索与x最相似的k个向量，返回距离数组（distances）和索引数组（indices）。
reset()：清空索引中的所有向量数据，重置索引状态。
save(filename)/load(filename)：将索引保存到磁盘或从磁盘加载索引，便于持久化存储。
is_trained：属性，返回布尔值，表示索引是否已“训练”完成（部分近似索引需先训练才能使用）。
ntotal：属性，返回索引中存储的向量总数。

基类Index本身是抽象类，无法直接实例化，必须使用其派生类（如IndexFlatL2、IndexIVFFlat等）创建具体的索引对象。

3.1.2 常见派生类及其特点

FAISS提供了数十种Index派生类，根据检索精度可分为“精确检索索引”和“近似检索索引”两大类，以下是入门阶段常用的几种：

索引类型	检索类型	核心特点	适用场景
IndexFlatL2	精确检索	基于L2（欧氏距离）计算相似度，无近似误差，检索速度较慢，无需训练	小规模数据（万级以下）、对精度要求极高的场景
IndexFlatIP	精确检索	基于内积（Inner Product）计算相似度，适用于归一化向量的余弦相似度检索	文本语义检索（向量已归一化）、特征匹配
IndexIVFFlat	近似检索	基于倒排文件（Inverted File）结构，需先训练聚类中心，检索速度快，精度可调节	中大规模数据（百万级）、平衡速度与精度的场景
IndexIVFPQ	近似检索	在IndexIVF基础上添加乘积量化（PQ）压缩，大幅减少内存占用，支持十亿级数据	超大规模数据（十亿级）、内存有限的场景
IndexHNSWFlat	近似检索	基于层次化近似最近邻（HNSW）算法，检索速度极快，内存占用较高	对检索延迟要求极高的实时场景

3.2 向量存储基础：数据格式与维度约束

FAISS对输入的向量数据有明确的格式和维度要求，这是使用FAISS时容易出错的点，需重点掌握。

3.2.1 数据格式要求

数据类型：FAISS仅支持32位浮点数（float32）类型的向量，若输入的是Python列表或NumPy的float64数组，需先进行类型转换，否则会报错。

python

import numpy as np

# ❌ 错误示例：默认生成 float64
vectors_float64 = np.random.random((100, 128))  # float64 类型

# ✔ 正确示例：转换为 float32
vectors_float32 = vectors_float64.astype('float32')

数据结构：输入向量需为二维数组，形状为（num_vectors, dimension），其中num_vectors是向量的数量，dimension是单个向量的维度（所有向量维度必须一致）。例如：100 个 128 维向量 → 形状为 （100, 128）。
数据来源适配：
- NumPy数组：FAISS的首选输入格式，可直接通过add()方法添加。
- PyTorch/TensorFlow张量：需先转换为NumPy数组，再转换为float32类型，例如：tensor.numpy().astype('float32')。
- Python列表：需先通过np.array()转换为NumPy数组，再处理类型和形状。

3.2.2 向量维度约束

FAISS的索引对象在创建时会固定向量维度（由构造函数的参数指定），后续添加的向量必须与该维度一致，否则会抛出维度不匹配的错误。例如：

python

import faiss
import numpy as np

dimension = 128
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # 固定维度为128

# 正确：添加128维向量
vectors_correct = np.random.random((100, 128)).astype('float32')
index.add(vectors_correct)

# 错误：添加64维向量（维度不匹配）
vectors_wrong = np.random.random((100, 64)).astype('float32')
index.add(vectors_wrong)  # 抛出错误：RuntimeError: Error in faiss::IndexFlatL2::add

注意：向量维度一旦通过索引构造函数确定，无法修改，若需处理不同维度的向量，需创建新的索引对象。

3.3 ID映射机制：向量与自定义ID的关联

默认情况下，FAISS为添加到索引的向量分配自增的整数ID（从0开始），但在实际应用中，我们常需要将向量与自定义ID（如图片ID、文本ID）关联。FAISS通过IndexIDMap包装类实现这一功能。

3.3.1 IndexIDMap的使用方法

IndexIDMap的作用是为基础索引（如IndexFlatL2）添加ID映射层，允许用户在添加向量时指定自定义ID，步骤如下：

python

import faiss
import numpy as np

dimension = 128
num_vectors = 100

# 1. 生成向量和自定义ID（例如图片ID：10001~10100）
vectors = np.random.random((num_vectors, dimension)).astype('float32')
custom_ids = np.arange(10001, 10001 + num_vectors).astype('int64')  # 自定义ID需为int64类型

# 2. 创建基础索引，并使用IndexIDMap包装
base_index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index = faiss.IndexIDMap(base_index)  # 包装后支持自定义ID

# 3. 添加向量时指定自定义ID（add_with_ids方法）
index.add_with_ids(vectors, custom_ids)
print("索引中的向量数量：", index.ntotal)

# 4. 检索时返回的是自定义ID
query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype('float32')
k = 5
distances, indices = index.search(query_vector, k)

print("查询结果自定义ID：", indices)  # 输出10001~10100范围内的ID
print("查询结果距离：", distances)

3.3.2 核心注意事项

自定义ID类型：必须为64位整数（int64），否则会导致ID映射错误。
ID唯一性：添加的自定义ID需唯一，若重复添加相同ID，后续添加的向量会覆盖之前的向量。
索引操作兼容性：包装后的IndexIDMap支持基础索引的所有方法（如search、reset），但部分近似索引（如IndexIVFPQ）需先训练基础索引，再进行包装和添加ID。

4 第一个FAISS 示例

学习要求：独立运行基础检索案例，理解检索流程

本小节将通过一个完整的“随机向量精确检索”示例，串联FAISS的核心操作（向量生成、索引创建、向量添加、检索、结果解析），并详细解读基础API的使用方法。后续将拓展到SIFT图像特征向量检索，帮助大家理解FAISS在实际场景中的应用。

4.1 基础示例：随机向量精确检索

本示例将生成一批随机高维向量作为“数据库向量”，再生成一个随机向量作为“查询向量”，使用IndexFlatL2（精确检索）找到与查询向量最相似的Top-K结果，并解析检索结果。

4.1.1 完整代码实现

python

"""
FAISS基础示例：随机向量精确检索（IndexFlatL2）
流程：生成数据 → 创建索引 → 添加向量 → 执行检索 → 解析结果
"""
import faiss
import numpy as np

# -------------------------- 1. 配置参数与生成数据 --------------------------
# 向量配置
dimension = 128  # 向量维度（模拟图像/文本特征向量）
db_size = 10000  # 数据库向量数量（1万个）
query_size = 5  # 查询向量数量（5个）
k = 10  # 每个查询返回Top-10相似结果

# 生成数据库向量（float32类型，形状：(db_size, dimension)）
np.random.seed(42)  # 固定随机种子，保证结果可复现
db_vectors = np.random.random((db_size, dimension)).astype('float32')

# 生成查询向量（形状：(query_size, dimension)）
query_vectors = np.random.random((query_size, dimension)).astype('float32')

# -------------------------- 2. 创建索引 --------------------------
# 使用IndexFlatL2（基于L2距离的精确检索索引）
# 构造函数参数：向量维度
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# 查看索引状态（是否已训练，FAISS中精确索引无需训练，默认is_trained=True）
print("索引是否已训练：", index.is_trained)  # 输出：True
print("索引初始向量数量：", index.ntotal)  # 输出：0（未添加向量）

# -------------------------- 3. 向索引添加向量 --------------------------
# 使用add()方法添加数据库向量
index.add(db_vectors)

# 查看添加后的索引状态
print("添加后索引向量数量：", index.ntotal)  # 输出：10000

# -------------------------- 4. 执行检索 --------------------------
# 使用search()方法执行检索，参数：查询向量、返回结果数
distances, indices = index.search(query_vectors, k)

# -------------------------- 5. 解析检索结果 --------------------------
print("\n" + "="*50)
print("检索结果解析（共{}个查询，每个返回Top-{}）".format(query_size, k))
print("="*50)

for i in range(query_size):
    print("\n查询向量{}:".format(i+1))
    print("  最相似的{}个向量ID：{}".format(k, indices[i]))
    print("  对应的L2距离：{}".format(np.round(distances[i], 4)))  # 保留4位小数

# -------------------------- 6. 索引的其他常用操作 --------------------------
# 1. 保存索引到磁盘
faiss.write_index(index, "faiss_flatl2_index.index")
print("\n索引已保存到：faiss_flatl2_index.index")

# 2. 从磁盘加载索引
loaded_index = faiss.read_index("faiss_flatl2_index.index")
print("加载的索引向量数量：", loaded_index.ntotal)  # 输出：10000

# 3. 清空索引
loaded_index.reset()
print("清空后索引向量数量：", loaded_index.ntotal)  # 输出：0

4.1.2 代码关键步骤解读

数据生成：使用NumPy的random模块生成随机向量，设置随机种子（np.random.seed(42)）确保结果可复现。需特别注意将向量类型转换为float32，符合FAISS要求。
索引创建：IndexFlatL2是最简单的精确检索索引，无需训练即可直接使用，构造函数仅需传入向量维度。
向量添加：add()方法接收二维float32数组，添加后通过ntotal属性查看索引中的向量总数，验证添加是否成功。
检索执行：search()方法返回两个数组： distances：形状为（query_size, k），存储每个查询向量与检索结果的L2距离，距离越小表示相似度越高。
indices：形状为（query_size, k），存储每个查询结果在数据库向量中的索引（即db_vectors的下标）。
索引持久化：通过write_index()将索引保存到磁盘，后续可通过read_index()加载，避免重复创建索引，提高效率。

4.1.3 运行结果说明

运行代码后，会输出以下关键信息：

索引的训练状态和向量数量变化，验证向量添加和清空操作的有效性。
每个查询向量的Top-10相似结果ID和对应的L2距离，例如查询向量1的结果中，ID为xxx的向量距离最小，是最相似的向量。
索引保存和加载的提示，确认索引持久化操作成功。

4.2 基础API总结

通过以个示例，我们已掌握FAISS的核心基础API，现总结如下：

API方法	功能描述	关键参数
faiss.IndexFlatL2(d)	创建基于L2距离的精确检索索引	d：向量维度
index.add(x)	向索引添加向量	x：形状为（N, d）的float32数组
index.search(x, k)	检索与x最相似的k个向量	x：查询向量数组；k：返回结果数
index.save(filename)	将索引保存到磁盘	filename：保存路径
faiss.read_index(filename)	从磁盘加载索引	filename：索引路径
index.reset()	清空索引中的所有向量	无
index.ntotal	属性，获取索引中的向量总数	无

本章小结

本章作为FAISS的入门内容，核心围绕“认知-环境-结构-实践”展开：

明确了FAISS的核心定位是“大规模向量检索库”，其优势在于高效性和硬件适配性，与Milvus等向量数据库形成互补。
掌握了Python/C++版本的环境搭建方法，重点解决了CUDA适配、依赖缺失等常见问题。
理解了Index类体系是FAISS的核心，掌握了精确检索索引（IndexFlatL2/IndexFlatIP）的使用，以及向量数据格式、维度约束和ID映射机制。
通过随机向量和SIFT图像特征两个示例，完整实践了FAISS的检索流程，掌握了add、search等基础API的使用。

下一章将重点讲解FAISS的近似检索算法以及索引的性能优化方法，帮助大家应对更大规模的向量检索场景。

Chapter 1：FAISS 入门与环境搭建 ​

1 FAISS 核心定位与生态 ​

1.1 FAISS的定义、研发背景与核心优势 ​

1.2 FAISS与Milvus/Chroma等向量库的对比 ​

1.3 FAISS的适用场景 ​

2 FAISS 环境搭建 ​

2.1 环境依赖说明 ​

2.2 Python版本安装（推荐） ​

2.2.1 pip直接安装 ​

2.2.2 源码编译安装（适合自定义需求） ​

2.3 C++版本安装 ​

2.4 安装验证与常见问题解决 ​

2.4.1 安装验证 ​

2.4.2 常见问题解决 ​

3 FAISS 核心数据结构 ​

3.1 Index类体系：FAISS的核心骨架 ​

3.1.1 基类Index的核心作用 ​

3.1.2 常见派生类及其特点 ​

3.2 向量存储基础：数据格式与维度约束 ​

3.2.1 数据格式要求 ​

3.2.2 向量维度约束 ​

3.3 ID映射机制：向量与自定义ID的关联 ​

3.3.1 IndexIDMap的使用方法 ​

3.3.2 核心注意事项 ​

4 第一个FAISS 示例 ​

4.1 基础示例：随机向量精确检索 ​

4.1.1 完整代码实现 ​

4.1.2 代码关键步骤解读 ​

4.1.3 运行结果说明 ​

4.2 基础API总结 ​

本章小结 ​

Chapter 1：FAISS 入门与环境搭建

1 FAISS 核心定位与生态

1.1 FAISS的定义、研发背景与核心优势

1.2 FAISS与Milvus/Chroma等向量库的对比

1.3 FAISS的适用场景

2 FAISS 环境搭建

2.1 环境依赖说明

2.2 Python版本安装（推荐）

2.2.1 pip直接安装

2.2.2 源码编译安装（适合自定义需求）

2.3 C++版本安装

2.4 安装验证与常见问题解决

2.4.1 安装验证

2.4.2 常见问题解决

3 FAISS 核心数据结构

3.1 Index类体系：FAISS的核心骨架

3.1.1 基类Index的核心作用

3.1.2 常见派生类及其特点

3.2 向量存储基础：数据格式与维度约束

3.2.1 数据格式要求

3.2.2 向量维度约束

3.3 ID映射机制：向量与自定义ID的关联

3.3.1 IndexIDMap的使用方法

3.3.2 核心注意事项

4 第一个FAISS 示例

4.1 基础示例：随机向量精确检索

4.1.1 完整代码实现

4.1.2 代码关键步骤解读

4.1.3 运行结果说明

4.2 基础API总结

本章小结