1,支持两种相似性计算方法:L2距离(即欧式距离)和点乘(归一化的向量点乘即cosine相似度);

2,按照是否编码压缩数据可以分为两类算法,使用压缩的算法可以在单台机器上处理十亿级别的向量规模;

3,并非线程安全的——不支持并行添加向量或搜索与添加的并行;仅在CPU模式下支持并行搜索;

4,只有继承了IndexIVF 的算法才支持向量的 remove() 操作,但由于是连续存储,remove的时间复杂度是
O(n),建议另外维护一个列表记录被删除的或尚存的向量;

5,faiss 针对批量搜索做了优化;

6,IndexPQ, IndexIVFFlat, IndexIVFPQ, IndexIVFPQR 需要训练;

7,不支持重新训练,建议新建一个索引;

8,只接受 32-bit 浮点类型的输入数据;

9,使用 index = faiss.index_factory(dim, "PCA32,IVF100,PQ8")
这种形式创建索引更灵活,此处类型参数可解释为:使用PCA降维将原始向量降至32维,使用 IVF 建立索引,子list(即bucket 分桶)个数为
100,使用 Product Quantizer (乘积量化) 将每个向量压缩编码成 8 字节;等价于
num_list = 64 dim = 64 bytes_per_vector = 8 bits_per_sub_vector = 8 quantizer
= faiss.IndexFlatL2(dim) index = faiss.IndexIVFPQ(quantizer, dim, num_list,
bytes_per_vector, bits_per_sub_vector)
10,索引类型的选择

* 如果需要精确的搜索结果,不要降维、不要量化,使用 Flat,同时,使用Flat 意味着数据不会被压缩,将占用同等大小的内存;
* 如果内存很紧张,可以使用 PCA 降维、PQ 量化编码,来减少内存占用,最终占用的内存大小约等于 <降维后的向量维度>
* <量化后的每个向量的字节数> * <向量个数>;
如果量化编码后的字节数大于64,推荐使用SQx 替换PQx,准确度相同但速度会更快;为了便于量化编码,可以使用 OPQx_y 先对向量做线性变换,y
必须是编码后字节数x的倍数,但最好小于维度dim和4*x;
* 如果总向量个数 N 小于 1百万,推荐使用  IVFx ,x 的选值介于 4*sqrt(N) 和 16*sqrt(N)
之间,训练数据的大小至少要是x的30倍;如果总向量个数 N 大于 1百万、小于 1千万,推荐使用 IMI2x10,实际内部聚类个数是 2 ^ (2 *
10),将需要64 * 2 ^ 10 个向量参与训练;如果总向量个数 N 大于 1千万、小于 1亿,推荐使用 IMI2x12;如果总向量个数 N 大于
1亿、小于 10亿,推荐使用 IMI2x14;IMI方法不支持GPU;
* IndexIVF 天生支持 add_with_ids 方法,对于不支持 add_with_ids方法的类型,可以使用IndexIDMap 辅助
* index = faiss.IndexFlatL2(xb.shape[1]) ids = np.arange(xb.shape[0])
index.add_with_ids(xb, ids) # this will crash, because IndexFlatL2 does not
support add_with_ids index2 = faiss.IndexIDMap(index) index2.add_with_ids(xb,
ids) # works, the vectors are stored in the underlying index
 

4,常见问题:

暴力搜索比较慢,解决方法:
export OMP_WAIT_POLICY=PASSIVE
 

参考:

https://github.com/facebookresearch/faiss
<https://github.com/facebookresearch/faiss>

https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Troubleshooting
<https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Troubleshooting>

https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/FAQ
<https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/FAQ>

 

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