概念
FAISS全称为Facebook AI Similarity Search；该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。
从理解来看，Faiss主要是用于向量的相似性搜索，而对于搜索，最关键的就是索引的构建，要么就是最粗暴，效率最低的暴力查询，明显这是不可取的。
Faiss的索引构建流程如下：
ChatGLM对Train、Add流程的解释；索引构建通常包括两个主要步骤：训练（train）和添加（add）。
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训练（train）流程：
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在Faiss中，训练流程的目的是为了确定索引参数，这些参数对于后续的向量搜索是必要的。具体来说，这些参数用于配置索引结构，使其能够有效地表示和搜索向量数据。 -
对于某些类型的索引，如Product Quantizer（PQ）或IVF（Inverted File Index）索引，训练过程涉及到对数据集的一个小子集进行分析，以确定最佳的量化方案或聚类中心。 -
例如，在使用IVF索引时，训练过程会执行K-means聚类算法，以确定数据集中的聚类中心，这些中心随后用于将新的向量快速分配到索引中的正确位置。 -
对于PQ索引，训练过程会确定最佳的量化码本，即如何将高维向量映射到一组有限的代码上，同时最小化信息损失。 -
添加（add）流程：
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在训练完成后，使用 add方法将实际的向量数据添加到索引中。这些向量根据训练阶段确定的参数进行转换和存储，以便快速检索。
train可以理解为是索引的预处理过程。
理解
对于Faiss框架的学习，多少还是有些门槛，其实总的来说，Faiss框架是一系列ANN近似最近邻算法的实现。
拿我自己来说，一开始接触使用并学习Faiss时，多少有点局促，对什么量化、IVF等看不懂也理解的迷迷瞪瞪的，为什么要用这些呢？总的来说，就是不适应。还是在学习了ElasticSearch 向量化的实现后，才理解了Faiss算法。
ANN近似近邻算法中，一系列的相关算法是基于树、Hash、倒排索引、图来实现数据结构&算法。
而对于Faiss的学习，先从ANN算法入手，搞懂对应的算法&数据结构后，再回头分析Faiss框架，就很轻松。
原文始发于微信公众号（阿郎小哥的随笔驿站）：聊聊Faiss开源库的概念及理解
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