faiss和annoy向量搜索如何实现高效相似度匹配？

本文共计1721个文字，预计阅读时间需要7分钟。

Annoy 是一个开源库，用于在多维空间中寻找最近邻。它通过构建一棵二叉树，实现查询时间为 O(logn)。Annoy 通过随机选择两个点，并使用垂直于这两个点的超平面将集合分割为两部分。

首先介绍annoy :

Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库。

Annoy构建一棵二叉树，查询时间为O(logn)。

Annoy通过随机挑选两个点，并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分。

如图所示，图中灰色线是连接两个点，超平面是加粗的黑线。按照这个方法在每个子集上迭代进行划分。

依此类推，直到每个集合最多剩余k个点，下图是一个k = 10 的情况。

　　n_trees在构建时提供，并影响构建时间和索引大小。 较大的值将给出更准确的结果，但更大的索引。

　　search_k在运行时提供，并影响搜索性能。 较大的值将给出更准确的结果，但将需要更长的时间返回。