FAISS — одна из самых популярных библиотек для поиска по векторным данным. Она создана для задач рекомендаций, поиска и RAG, и стала стандартом индустрии благодаря скорости и гибкости.
Короткое определение
FAISS — это библиотека для быстрого поиска ближайших соседей в больших наборах векторных данных, оптимизированная для работы на CPU и GPU.
Подробное объяснение
Векторные данные могут занимать миллионы записей, и поиск в них требует эффективных структур данных. FAISS использует алгоритмы Approximate Nearest Neighbors, которые позволяют искать очень быстро, даже в пространствах размерностью 512–4096.
FAISS предоставляет десятки типов индексов: — flat (точный поиск), — IVFFlat, IVF-PQ (кластеризация + компрессия), — HNSW (графовые структуры), — гибридные варианты для огромных баз. Это позволяет выбрать баланс между точностью и скоростью.
Большой плюс FAISS — поддержка GPU. Это делает её особенно полезной для проектов, где векторов много и поиск должен работать мгновенно.
FAISS используется в рекомендациях, поисковых движках, RAG-ассистентах, кластеризации, компьютерном зрении и NLP.
Она часто применяется как самостоятельное решение, или как часть стеков: Milvus, Qdrant, Chroma, Weaviate используют похожие принципы.
В российских компаниях FAISS популярна для локальных проектов, где требуется полный контроль над инфраструктурой и отсутствие облачной зависимости.
Примеры использования
- Поиск похожих документов по смыслу.
- Поиск ближайших соседей в RAG-системах.
- Рекомендации на основе эмбеддингов.
- Поиск похожих изображений в CLIP.
- Кластеризация больших массивов данных.
- Локальные ассистенты с векторным поиском.
Связанные термины
- Векторная база данных
- RAG
- Эмбеддинги
- ANN
- Vector Search