Faiss 是 Facebook AI Research 的图像和视频处理团队开发的一种用于高效相似性搜索和聚类的库。它提供了针对大规模数据集的高效实现，特别适用于向量相似搜索。Faiss 可以在 CPU 和 GPU 上运行，并支持多种相似性度量方法，如欧几里德距离、余弦相似度等。使用 Faiss 可以加速各种应用，比如信息检索、推荐系统、人脸识别等。
什么是faiss-3
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怎么部署商品推荐系统怎么用
部署商品推荐系统通常涉及以下步骤：
1. 数据收集与处理：收集用户和商品的行为数据，清洗和处理数据以准备用于推荐算法。
2. 选择合适的推荐算法：根据业务需求和数据特点选择适合的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。
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