FAISS

释义 Definition

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似度检索与向量聚类的开源库，常用于在大规模向量/嵌入（embeddings）中进行最近邻搜索（ANN/KNN），广泛应用于推荐系统、语义搜索与RAG等场景。

发音 Pronunciation

/feɪs/

例句 Examples

I used FAISS to search similar vectors quickly.
我用 FAISS 来快速检索相似向量。

To handle millions of embeddings, we built an index in FAISS and tuned it for faster approximate nearest-neighbor search with acceptable accuracy.
为了处理数百万条嵌入向量，我们在 FAISS 中构建了索引，并进行参数调优，以在可接受的精度下实现更快的近似最近邻检索。

词源 Etymology

FAISS 源自缩写 Facebook AI Similarity Search，最初由 Facebook AI Research 团队开发并开源；名称直接反映其核心用途：面向 AI 场景的相似度搜索。

相关词 Related Words

• Vector
• Embedding
• Index
• Similarity
• Nearest
• KNN
• ANN
• HNSW
• Clustering
• Milvus
• Pinecone
• Elasticsearch

文学与作品 Literary Works

• Billion-scale similarity search with GPUs（Johnson, Douze, Jégou, 2017）——介绍与推动了 FAISS 在十亿级向量检索中的应用思路。
• FAISS: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors（论文/技术报告，常被引用为 FAISS 的核心介绍文献）——系统讲解其索引结构、检索与聚类能力。