facebookresearch/faiss 是一个用 C++ 编写的库，用于对稠密向量(dense vector)进行高效的相似度搜索和聚类。稠密向量是一种密集填满数值坐标的向量表示，用于在这种向量集合中找出彼此相似的条目。该仓库创建于 2017 年 2 月 7 日，在收集到的发布记录中最新版本是 v1.15.1。GitHub star 数为 41,178，许可证为 MIT。
Faiss 是一个处理大规模向量集合的搜索库。近似最近邻搜索(approximate nearest neighbor)是不逐一比对所有向量、只扫描相近候选来寻找最接近条目的方式，Faiss 同时提供该算法以及 CPU 和 GPU 索引。索引是预先整理好搜索所需向量与结构的数据结构。README 说明，即使向量集合大到无法装进内存，也可以进行搜索。项目提供 Python/numpy 封装以及用于评估和参数调优的辅助代码，GPU 支持可通过 CUDA 或 AMD ROCm 按需添加。
不过，本次收集到的记录中没有 v1.15.1 的变更记录，也没有性能对比数据。仅凭这份记录，很难确认 README 中列出的功能在何种数据规模下有多大优势。在评估记录中，momentum 指标为 10 分制 3.7 分，其余指标未给出。MIT 许可证和 41,178 个 star 只能说明这是一个被广泛使用的公开项目。它看起来值得列入向量搜索库的候选清单，但要判断它在特定条件下是否更优，仍需要单独的实测。