faiss向量数据库 C++

### Faiss 向量数据库 C++ 使用教程 #### 创建和配置环境 为了使用 Faiss 库，在本地环境中需先安装必要的依赖项。对于 OpenBLAS 的安装，可以采用如下命令： ```bash git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git cd OpenBLAS make sudo make install ``` 此过程会下载、编译并安装 OpenBLAS 数值线性代数库到系统中[^2]。 #### 初始化 Faiss 并加载数据 初始化 Faiss 数据库以及加载向量数据的过程涉及创建索引实例并向其添加向量条目。下面是一个简单的例子来展示如何完成这些操作： ```cpp #include <faiss/IndexFlatL2.h> #include <faiss/index_io.h> using namespace faiss; int main() { // 定义维度 d=128 (例如, SIFT)，训练集大小 nt=100000 size_t d = 128; // 构建一个 Flat L2 索引 IndexFlatL2 index(d); // 假设我们有 n 条 d 维的数据点 data[n][d] int n = ...; // 总数量 float* data = new float[d * n]; // 将数据加入索引 index.add(n, data); } ``` 这段代码展示了怎样构建一个最基础的 `IndexFlatL2` 类型索引来保存浮点类型的特征向量，并通过调用 `add()` 方法将一批新的向量插入到这个索引里[^3]。 #### 执行搜索查询 一旦有了填充好的索引之后就可以开始做相似度匹配了。这里给出一段示范性的代码片段用来说明如何执行 k 近邻搜索： ```cpp // 查询 q 个 d 维向量 queries[q][d], 返回 topk 结果 size_t q = ... ; // 查询的数量 float* queries = new float[d*q]; // 存储距离和对应的 ID 到 vectors 中 std::vector<float> distances(q * topk); std::vector<int> labels(q * topk); index.search(q, queries, topk, distances.data(), labels.data()); ``` 上述程序段实现了针对给定的一组测试样本进行快速检索的功能，最终得到与之最近似的若干候选对象及其对应的距离得分。 #### 编写量化器 当涉及到更大规模的数据集合时，则可能需要用到更复杂的索引策略比如 PQ(产品量化) 或 IVFADC(倒排文件加距离计算)等技术手段优化性能表现。此时就需要定义相应的 Quantizer 对象来进行编码工作: ```cpp class MyQuantizer : public faiss::Quantizer { public: explicit MyQuantizer(const faiss::Index& quantizer_index): Quantizer(&quantizer_index){} void train(idx_t n, const float *x) override { this->train_encoded(x, nullptr, n); } protected: void compute_codes(const float *x, uint8_t *codes, idx_t n) override { // 实现具体的编码逻辑... } }; ``` 在此基础上还可以进一步扩展功能模块以满足特定应用场景下的需求，如自定义距离计算器 DistanceComputer 等特性支持[^1]。