为什么快?为方便理解,用相对通俗的话来讲(不一定精确)
第一招:不查全库,只查重点区域
想象你要在1000本书里找一句话。传统方法是每本书都翻一遍(暴力搜索),而Faiss会先把书按主题分类:编程书放A区,小说放B区,历史书放C区...
当你要找"如何写Python循环"时,它直奔编程区(A区),只翻这里的几十本书。其他900多本直接跳过!
第二招:不比细节,只比关键特征
传统方法比较两个向量时,要把128个数字逐个相减计算(像比对人脸时数眉毛根数)。Faiss则发明了"特征标签法":
- 把128维向量压缩成8个标签(比如:颜色深浅=5号,轮廓弧度=2号,纹理密度=7号...)
- 比较时只看标签组合是否接近,就像认人只看"圆眼镜+卷发+高个子"三个特征。实际效果:单次比较速度提升20倍,内存占用减少90%。
第三招:一人干活变团队协作
传统方法像一个快递员跑遍全城送货,Faiss则雇了1000个快递员(GPU核心):
- 把城市地图分成1000个小片区
- 每个快递员负责自己片区内的搜索
- 结果瞬间汇总到指挥中心实际效果