FAISS（Facebook AI Similarity Search）は、Facebook AIが開発したオープンソースのライブラリで、大規模なベクトルデータセットから類似性に基づいて最も近いアイテムを効率的に検索するために使用されます。FAISSは、特に高次元ベクトルの近似最近傍検索を高速化するために設計されており、従来のクエリ検索エンジンでは対応が難しいマルチメディアドキュメントの類似性検索を可能にします124。
FAISSは、以下のような特徴を持っています：
- 効率的な検索: FAISSは、ベクトル量子化やインデックス圧縮などの技術を使用してメモリ使用量を削減し、スケーラブルで効率的な検索を実現します12。
- 大規模データセット対応: 数十億規模のデータセットに対しても高速な検索が可能であり、GPUを活用することでさらにパフォーマンスを向上させることができます2。
- 多様なインデックス構造: FAISSは複数のインデックス構造を提供し、用途に応じて最適な方法を選択できます。例えば、IndexFlatL2やIndexIVFFlatなどがあります5。
- オープンソース: FAISSはオープンソースであり、GitHubから入手可能です。PythonやC++で利用でき、numpyとの統合もサポートしています25。
FAISSは、FAQ検索システムや画像・テキストの類似性検索など、多岐にわたるアプリケーションで利用されています。例えば、FAQ検索システムでは、sentence-transformersを使用してFAQの埋め込みベクトルを計算し、それをFAISSインデックスに追加することで、高速かつ精度の高い検索が可能になります1。