解释一下为啥 milvus 里面有 faiss ，因为所谓的 milvus 核心的代码还是从 faiss 的开源库里面拿过来魔改的，反正现在就是啥开源啥拿来魔改缝合，我不知道你是用的哪个语言接口，里面提供的方法还有哪些，但是这个玩意核心还是用 c++实现的，提供的 mode 溯源的核心算法应该就是那几个（抱歉好久没看 milvus 的调用接口了，现在也不记得了）。

不过 milvus 上那些已经算是能用的算法可以都了解一下，就那么几篇论文，应该对你提高搜索精度上能有所帮助。名字就是我上面提到的一些，考虑到你主要估计是做学习的，省事可以直接看知乎，勤快点就看看论文原文。

向量检索是个大坑，发论文啥的就别碰这个了，对 c++实力要求太高了，而且很多现在的论文也是想尽办法水（属于水都不好水了）

检索上就是速度和精度的权衡，根据你的数据量、内存大小的取舍。

距离度量的话 l2 是没啥毛病的。
@OysterQAQ

除了用 faiss 的话，没事你可以看看 milvus 的配置，换换别的方法，底层用基于图的一些算法或者聚类量化+图结合的应该能提高不少检索精度（不过这个也看你数据量，上亿如果一亿数据还能勉强用用图，更多就只能 pq 算法（又叫基于量化的算法）或者他们的魔改版 diskann 了）。

@OysterQAQ faiss 是 Facebook 的一个库，里面有常见的一些算法比如 pq 、ivfpq 、HNSW 这些，ann 是近似最近邻搜索的意思（现在换了个皮叫向量检索），faiss 是 ann 的搜索算法库。是这么个关系。

检索上 milvus 的集成了不少算法，可以都试试（最后会发现还是经典的 HNSW 最好用）。工业上主流还是 ivfpq 、HNSW 这些，milvus 好像把 diskann 这种超大规模的集成了，但是还是不如经典的 HNSW （听说 milvus 最近魔改进 Diskann 了）。反正检索方面是这个情况。

@OysterQAQ resnet 够用了（这方面真的越经典的越好用，确实是有原因的，很多灌水的或者好像很火的论文在工业应用上是大粪）

这玩意核心还是数据，我还记得以前实验室师弟高强度爬数据的日子 5555555555 。以及被硬盘爆满支配的恐惧。

厉害的，虽然我研究生是做向量搜索的，曾经也有过做这个的想法，可惜行动力不足+实验室折磨导致彻底被恶心到了。楼主研一虽然都是开源库，把这一套搞出来真的很不容易了。

正版机价格不够好确实不好卖，我 slim 带手柄 700 出的

@LandCruiser 现在也可以考虑国内读，我室友 26 才入学

你本科能想那么多办法去弄这些打算转专业，为何不研究生考研直接换而是说去加拿大读研？我想应该你有这个想法，直接考计算机的研应该也能行动吧。现在本科不是计算机的考研也非常多，在外面承认度看你学校，但是专业名是一定能换掉吧？

你这个 bug 发现的有点牛。

@d5 去了楼下评论投票最多的地方。还可以。

有没有可能，当你发现问题后你也可以提交用例（众人拾柴火焰高）

现在一年的港硕 cs 的都不太好申咯