Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由Facebook AI Research团队开发的一款用于快速、高效的向量数据库构建和相似性搜索的开源库。它提供了一系列的算法和数据结构，适用于各种规模和维度的向量数据集。本文将介绍如何搭建和使用Faiss向量数据库，并提供相应的源代码示例。
- Faiss安装和配置
首先，我们需要安装Faiss库。可以通过pip命令进行安装：
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安装完成后，我们可以导入Faiss库：
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- 向量数据库的构建
Faiss提供了多种构建向量数据库的算法，其中最常用的是基于倒排索引的Flat索引和基于向量量化的IVF索引。下面我们将介绍这两种索引的构建方法。
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