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向量数据是一种数据类型，通常用于数学、物理学、计算机科学和数据分析等领域。数学向量在数学中，向量是一个具有大小和方向的量，可以在平面上或空间中表示为箭头。数学向量可以是一维的（比如数轴上的点），也可以是高维的，但通常至少是二维或三维的，以便能够表示方向。例如，在二维空间中，向量 ( \vec{V} = (x, y) ) 有两个分量，分别表示在x轴和y轴上的分量。数据向量在数据科学和机器学习中，向量
Faiss是一套用于高效相似性搜索和聚类的库，它支持多种搜索算法，包括最近邻搜索、半径搜索等。其核心优势在于能够处理大量的高维向量，并且提供高速的查询性能。使用Faiss进行相似性搜索主要包括数据准备、索引构建、查询三个步骤。
在搜索时，Faiss首先确定查询向量所属的聚类中心，然后只在对应的子集中进行搜索，从而大大提高了搜索效率。这些向量可以源自深度学习模型的特征提取（如图像的嵌入向量），也可以是经过预处理的原始数据（如TF-IDF权重向量）。在使用Faiss之前，需要将待索引的向量数据准备好，并选择合适的向量编码方法进行编码。在建立索引时，可以选择不同的索引类型，如Flat、IVF、PQ等，根据数据规模和需求进行选择
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