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Faiss(Fast AI Search Library) 由 Facebook AI Research（FAIR）开发的向量搜索引擎和相似性搜索引擎。它提供了在大规模数据集中进行高效相似性搜索和聚类的能力，广泛应用于推荐系统、图像识别和自然语言处理等领域。

=== 索引 ===
==== IndexFlatL2 ====
基本索引方式，使用欧氏距离作为相似性度量，所有向量都被存储在内存中，适用于向量数量较小的情况。
==== IndexIVFFlat ====
基于分块的索引，将大规模数据集分成多个小块，并为每个小块建立索引。通过这种方式，可以显著降低内存占用，同时保持较高的搜索速度。
==== IndexIVFPQ ====
Product Quantization（PQ）可以将高维向量转化为低维表示。IndexIVFPQ 使用 PQ 对数据进行预处理，进一步降低内存占用。与 IndexIVFFlat 相比，IndexIVFPQ 在牺牲一定搜索精度的情况下，可以进一步降低内存占用。search 函数会利用PQ算法进行快速搜索。

=== 持久化 ===
使用持久化功能对 Faiss 索引进行备份和恢复。持久化是将索引对象序列化为二进制文件的过程。通过将索引对象保存到文件中，备份和迁移索引数据。要实现持久化，需要使用Faiss 提供的 save 函数将索引对象保存到文件中，然后使用 load 函数从文件中加载索引对象。

=== 索引融合 ===
Faiss  支持将多个索引对象组合成一个索引对象，从而实现索引融合。通过将多个索引对象添加到一个索引对象中，我们可以利用不同索引方式的优点，提高搜索精度和速度。要实现索引融合，可以使用 Faiss 提供的 add 函数将一个索引对象添加到另一个索引对象中。


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