Faiss源码剖析：类结构分析
摘要：在下文中，我将尝试通过Faiss源码中各种类结构的设计来梳理Faiss中的各种概念以及它们之间的关系。 本文分享自华为云社区《Faiss源码剖析（一）:类结构分析》，原文作者：HW007。 Faiss是由Facebook AI Research研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。通过其官方给出的新手指南，我们可以快速地体验Faiss的基本功能。但是，相信大多数人看完官方的新手指南后，对Faiss很多的概念还是有点模糊、无法清晰的明确这些概念之间的边界。比如说在Faiss中，Quantizer是个什么概念、其与Index之间的联系是什么；还有各种Index之间的关系又是什么等等。为此，在下文中，我将尝试通过Faiss源码中各种类结构的设计来梳理Faiss中的各种概念以及它们之间的关系。 首先奉上Faiss源码的类图全家福如下，详细的EA类图文件见附件： 图一：Faiss的类图全家福 首先，我们来看一下Faiss最主要的功能：相似度搜索。如下图所示，以图片搜索为例，所谓相似度搜索，便是在给定的一堆图片（下图中左上角的图集）中，寻找出我指定的目标（下图中左下角的巴士图片）最...
