Facebook 的函式庫，用於高效相似性搜尋和密集向量聚類。支援數十億個向量、GPU 加速和各種索引類型（Flat、IVF、HNSW）。用於快速 k-NN 搜尋、大規模向量檢索，或當您需要無需元資料的純相似性搜尋時。最適合高性能應用。
SKILL.md
| Index Type | Build Time | Search Time | Memory | Accuracy |
| Flat | Fast | Slow | High | 100% | | IVF | Medium | Fast | Medium | 95-99% | | HNSW | Slow | Fastest | High | 99% | | PQ | Medium | Fast | Low | 90-95% |
Facebook 的函式庫，用於高效相似性搜尋和密集向量聚類。支援數十億個向量、GPU 加速和各種索引類型（Flat、IVF、HNSW）。用於快速 k-NN 搜尋、大規模向量檢索，或當您需要無需元資料的純相似性搜尋時。最適合高性能應用。 來源：orchestra-research/ai-research-skills。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-11
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 faiss？
Facebook 的函式庫，用於高效相似性搜尋和密集向量聚類。支援數十億個向量、GPU 加速和各種索引類型（Flat、IVF、HNSW）。用於快速 k-NN 搜尋、大規模向量檢索，或當您需要無需元資料的純相似性搜尋時。最適合高性能應用。 來源：orchestra-research/ai-research-skills。
如何安裝 faiss？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill faiss 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-11