FAISS (Facebook AI Similarity Search) é uma biblioteca desenvolvida pelo Facebook AI que permite a busca eficiente de similaridades entre vetores. Esse recurso é especialmente útil para tarefas de aprendizado de máquina e visão computacional onde é necessário comparar e identificar padrões semelhantes entre grandes conjuntos de dados.
A FAISS fornece recursos para indexação de vetores e realizar buscas por vizinhos mais próximos (nearest neighbor search). A biblioteca é particularmente eficaz quando se lida com conjuntos de dados muito grandes, já que foi projetada para maximizar a utilização da GPU, o que permite processar grandes volumes de informações rapidamente.
Alguns dos principais usos da FAISS incluem reconhecimento facial, análise de sentimentos, detecção de anomalias e recomendação personalizada.
URL sobre: https://github.com/facebookresearch/faiss