标签：faiss

2026-02-11andy阅读(9)评论(0)

为什么 Faiss 会 OOM 或崩溃？ 在生产环境中处理数千万乃至数十亿的向量时，Faiss 索引的内存消耗是一个核心挑战。导致服务器 OOM (Out of Memory) 或索引崩溃的主要原因通常有两个： 索引结构选择不当 (Inde...

2026-02-10andy阅读(16)评论(0)

在推荐系统的召回层，我们需要快速地从海量物料中找出与用户画像或查询物品最相似的K个结果。但仅仅依赖向量相似度往往不够，我们还需要结合业务需求进行过滤，例如只召回特定品类、特定库存状态的商品。由于 Faiss 自身不提供复杂的SQL式元数据过...

2026-02-09andy阅读(20)评论(0)

在构建大规模向量搜索系统时，我们经常面临“非对称搜索”场景：查询向量（Query Vector）通常保持高精度（浮点型），而数据库中的索引向量（Database Vector）为了节省存储和提高I/O效率，会使用量化压缩技术（如Produc...

2026-02-08andy阅读(27)评论(0)

在构建高性能的向量搜索系统时，选择合适的 Faiss 索引类型和超参数（如 nlist, nprobe）是至关重要的。错误的配置可能导致召回率（Recall）过低或查询速度（QPS）过慢。由于不同数据集的最佳配置差异巨大，手动调优非常耗时。...

2026-02-07andy阅读(28)评论(0)

在现代搜索系统中，用户往往需要同时考虑关键词匹配（全文搜索）和语义相似性（向量搜索）。单独使用 Elasticsearch（ES）进行全文搜索，或单独使用 Faiss 进行向量搜索，都无法满足所有需求。本文将介绍一种高效、实操性强的混合检索...

2026-02-06andy阅读(27)评论(0)

在处理数百万甚至数十亿规模的向量数据时，内存消耗往往是最大的瓶颈之一。Faiss 提供了多种索引结构来应对这一挑战，其中，标量量化（Scalar Quantization, SQ）是一种非常高效且易于实现的方法，尤其是 8 位标量量化（SQ...

2026-02-05andy阅读(25)评论(0)

在构建任何生产级别的向量搜索系统时，数据的持久化和高效的增量更新是核心挑战。Faiss 作为一个高性能的向量库，提供了极其简单但强大的机制来处理这两个问题。本文将详细讲解如何利用 faiss.write_index 和 faiss.read...

2026-02-04andy阅读(34)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是一个高效的向量相似度搜索库。然而，在将其部署到需要高并发查询的环境（例如 Web 服务）时，如果简单地使用 Python 的多线程，很快就会遇到性能急剧下降甚至不...

2026-02-03andy阅读(40)评论(0)

在处理大规模向量数据集时，内存占用往往是制约系统扩展性的瓶颈。Faiss 提供了多种索引结构来优化搜索速度和内存，其中 Scalar Quantizer (SQ) 是一种简单高效的内存优化技术，尤其适用于对精度要求不太严苛的场景。 本文将深...

2026-02-02andy阅读(41)评论(0)

向量搜索的性能和准确性高度依赖于输入向量的质量。在将高维向量投入索引之前，通常需要进行两个关键预处理步骤：归一化（Normalization） 和 主成分分析（PCA）降维。归一化确保向量处于统一的尺度，而 PCA 则能有效去除冗余信息、提...