Inside FAISS: Billion-Scale Similarity Search
a day ago
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- 人工智能中的一切——图像、文本、音频——都被转化为向量（嵌入），这些向量在高维空间中捕捉语义含义，并通过距离来衡量相似性。
- 可扩展的最近邻搜索具有挑战性：暴力搜索对于数十亿向量不切实际，因为计算和内存成本过高（例如，10亿个SIFT描述符需要512 GB内存）。
- FAISS通过结合分区（IVF）跳过不相关向量，以及压缩（乘积量化）减少内存使用，实现高效的近似搜索，使得十亿级规模的搜索成为可能。
- 乘积量化将向量分割成子向量，用小码本对每个子向量进行量化，并压缩至最低8字节，实现64倍的内存减少，同时保留有意义的距离近似。
- IVFPQ结合了IVF和PQ以实现高性能：IVF将搜索修剪至相关聚类，而PQ对残差（向量偏移量）进行编码，通过查表（ADC方法）实现高效距离计算。
- IVFPQ的GPU加速利用合并读取、共享内存LUT和WarpSelect，在十亿向量数据集上实现微秒级查询时间，优化了内存带宽和并行性。
- FAISS通过实现快速向量检索，支持实际应用，如语义搜索、图像相似性、LLM的RAG、推荐系统、文档去重和异常检测。