#Faiss

sqlite-vss是基于Faiss的SQLite扩展,为数据库增添向量搜索功能。这个开源工具可用于开发语义搜索、推荐系统和问答应用。它支持自定义向量和多种嵌入方式,API设计类似FTS5。sqlite-vss兼容Python、Node.js等多种编程语言,可通过pip、npm等包管理器安装。该扩展为开发者提供了在SQLite中实现高效向量相似度搜索的简便解决方案。

Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库，专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法，能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用，可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发，提供C++和Python接口，支持CPU和GPU计算，为高维向量处理提供了高效解决方案。

AutoFaiss是一个开源工具，用于自动创建高效的Faiss近邻搜索索引。该工具根据内存和查询速度限制，自动选择最佳索引参数，以获得最高召回率。AutoFaiss能处理大规模数据集，在有限内存下构建高效索引，实现毫秒级查询。它提供Python API和命令行接口，支持内存和磁盘上的嵌入向量，并可与PySpark集成进行分布式索引构建。

本项目汇集了向量搜索领域的综合技术资源，包括框架、引擎、库、云服务和研究论文。内容涵盖Qdrant、Milvus等独立服务，Faiss、ScaNN等库，以及Pinecone、Zilliz Cloud等云服务。此外，收录的研究论文为算法优化提供了理论支持。开发者可借此构建高效搜索应用，研究人员则能深入了解最新算法进展。