Python中的近似最近邻（ANN）搜索：Faiss/Annoy库的索引结构与查询性能 大家好，今天我们来深入探讨近似最近邻（ANN）搜索，以及两个非常流行的Python库：Faiss 和 Annoy。在海量数据中寻找相似向量是一项常见的任务，例如在推荐系统、图像检索、自然语言处理等领域。由于精确的最近邻搜索（Exact Nearest Neighbor Search）在数据量大时计算成本过高，ANN搜索通过牺牲一定的精度来换取更高的效率。 1. 为什么需要ANN搜索？ 假设我们有一个包含数百万甚至数十亿个向量的数据集，我们需要找出与给定查询向量最相似的K个向量。直接计算查询向量与数据集中所有向量的距离，然后排序，找到最近的K个，这在时间复杂度上是O(N)，其中N是数据集的大小。当N非常大时，这种方法是不可行的。 ANN搜索算法通过构建索引结构来加速搜索过程。这些索引结构通常会进行一些预处理和近似计算，从而大大减少需要比较的向量数量，降低搜索的时间复杂度。代价是可能无法找到绝对意义上的最近邻，而是近似的最近邻。 2. ANN搜索的核心思想 ANN搜索算法通常基于以下几种核心思想： 空间 …