faiss 是一个用于高效相似性搜索和聚类的向量数据库库。您可以在以下步骤中了解如何使用 faiss：
- 安装
faiss库：您可以通过pip安装faiss库，如下所示：
pip install faiss
- 导入相应的模块：在您的 Python 代码中导入
faiss模块：
import faiss
- 创建索引：使用
faiss创建一个索引对象，您可以选择使用不同的索引类型（例如，IndexFlat、IndexIVFFlat等）来适配您的需求。
d = 64 # 向量维度
nb = 100000 # 向量数量
index = faiss.IndexFlatL2(d) # 使用 L2 距离度量创建 Flat 索引
- 添加向量：将向量添加到索引中。
# 假设您的向量列表为 vectors，每个向量的维度为 d
vectors = ... # 向量列表
index.add(vectors)
- 进行相似性搜索：通过查询索引以找出与查询向量最相似的向量。
k = 5 # 查询返回的最相似向量数量
query_vector = ... # 查询向量
D, I = index.search(query_vector, k) # D 为距离数组，I 为索引数组
这样，您就可以使用 faiss 库进行向量的相似性搜索和聚类了。如果您需要更复杂的索引结构或其他功能，可以查阅 faiss 官方文档以获取更多帮助和示例：Faiss GitHub