FAISS（Facebook AI Similarity Search）は、Facebook AI Research（FAIR）が開発した、効率的でスケーラブルな類似性検索とクラスタリングのライブラリです。主にベクトルデータに対する高速な最近傍探索（Nearest Neighbor Search）を行うために使用されます。特に、検索空間が非常に高次元である場合に優れた性能を発揮します。
目次
FAISSの特徴
- 高速な検索:
- 高次元のベクトル間で類似度や距離を計算するために最適化されており、数百万から数十億のデータポイントに対してもスケーラブルです。
- GPUをサポートしており、大規模なデータに対する検索をさらに高速化できます。
- 多様なインデックス手法:
- フラット（完全な線形検索）
- Approximate Nearest Neighbor（ANN）: 近似検索アルゴリズム（例: Product Quantization、IVF Indexなど）
- クラスタリングやハッシュ法もサポートしています。
- カスタマイズ可能:
- 距離計算方法（ユークリッド距離、コサイン類似度など）を変更したり、インデックス構造を調整できます。
- オープンソース:
- MIT licenseの下で公開されており、自由に使用可能です。
主な用途
- 検索エンジン:
- 画像、テキスト、音声などの埋め込みベクトルに基づく類似コンテンツの検索。
- 推薦システム:
- 高次元の特徴量を持つユーザーやアイテムの類似性に基づいた推薦。
- クラスタリング:
- 大規模なデータセットの分類やセグメント化。
- AI/機械学習:
- ベクトル表現を活用したデータ分析、学習の前処理。
公式ドキュメントとリソース
- 公式GitHubリポジトリ:
https://github.com/facebookresearch/faiss - 公式ドキュメント:
https://faiss.ai/
FAISSは、特に埋め込みベクトル（例えば、深層学習モデルで生成された特徴量ベクトル）の管理や検索に適しており、大規模なデータセットを扱う多くのAI/MLプロジェクトで採用されています。
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