FAISS (Facebook AI Similarity Search) est une bibliothèque open source développée par Facebook AI Research pour effectuer des recherches de similarité et des regroupements (clustering) sur de grands ensembles de vecteurs denses. Elle est conçue pour gérer efficacement des recherches de voisins les plus proches (k-NN) dans des espaces de grande dimension, ce qui en fait un outil essentiel pour des applications comme la recherche sémantique, la recommandation, la récupération d’images ou le traitement du langage naturel.

Implémentée en C++ avec des bindings Python, FAISS propose une variété de structures d’indexation permettant d’équilibrer vitesse, précision et consommation mémoire. Elle prend en charge la recherche exacte et approximative (ANN) et peut s’exécuter sur CPU ou GPU pour des performances optimales.

Principaux avantages :

• Recherche k-NN à grande échelle sur des millions ou milliards de vecteurs

• Accélération GPU pour des performances élevées

• Large choix de structures d’index selon les besoins en précision ou rapidité

Quelles sont les fonctionnalités principales de FAISS ?

Recherche de voisins efficaces à grande échelle

FAISS est conçu pour effectuer des recherches rapides de similarité sur de très grands ensembles de données.

• Supporte les recherches exactes et approximatives (k-NN)

• Optimisé pour les vecteurs dense en float32 (ex. : embeddings ML)

• Performant sur des ensembles de données de plusieurs millions de vecteurs

Structures d’index variées

FAISS propose de nombreux types d’index pour répondre à différents cas d’usage.

• Index brut (Flat), IVF (fichier inversé), HNSW, PQ (quantification de produit), et combinaisons hybrides

• Permet d’ajuster les performances en fonction des contraintes (précision, mémoire, vitesse)

• Index hybrides comme IVF+PQ permettent une recherche efficace avec une mémoire réduite

Support CPU multi-thread et accélération GPU

FAISS exploite le matériel de manière optimisée pour améliorer les performances.

• Support CUDA pour exécuter les recherches sur GPU NVIDIA

• Implémentations parallélisées pour les environnements CPU only

• Les index GPU peuvent fonctionner en mémoire ou avec accès aux données côté CPU

Quantification et entraînement sur grands ensembles

Pour gérer les très grands volumes, FAISS propose des techniques de compression de vecteurs.

• PQ (product quantization) et OPQ (quantification optimisée) pour réduire l’usage mémoire

• Outils pour entraîner les quantifieurs sur des échantillons de données

• Idéal pour des déploiements en production avec des milliards de vecteurs

API Python pour l’intégration IA

Bien que développé en C++, FAISS offre une interface Python simple à utiliser.

• Compatible avec NumPy et PyTorch

• S’intègre facilement dans les flux de traitement IA, LLM ou RAG

• Utilisable avec d’autres bibliothèques Python pour IA et data science

Pourquoi choisir FAISS ?

• Éprouvé à grande échelle : utilisé en production chez Meta et dans de nombreux systèmes IA

• Personnalisable : de nombreux types d’index pour s’adapter à différents objectifs de performance

• Rapide et optimisé : performances supérieures, notamment avec GPU

• Capable de traiter des milliards de vecteurs : conçu pour le très grand volume

• Projet open source actif : soutenu par Facebook AI Research et une large communauté