[ML/DL] Faiss(Faicbook AI Similarity Search) 사용법

이번 프로젝트에서 Faiss 라이브러리를 사용해볼까 하여 Faiss에 대해 정리해보고자 한다. Faiss  Faiss는 Facebook AI Research에서 개발한 라이브러리로 대량의 고차원 벡터에서 효율적인 유사성 검색 및 클러스터링을 처리를 위해 개발된 라이브러리다. 딥러닝에서는 복잡한 이미지, 텍스트, 사운드 데이터들을 벡터화하는 작업이 우선적으로 처리되어야 하는데 Faiss는 특히 딥러닝에서 생성된 대량의 벡터 데이터에 대한 연산을 처리하는데 최적화되어 있는 라이브러리이다. 딥러닝 문제를 해결함에 있어서 벡터 간 유사성을 찾는 상황이 일반적으로 많이 발생한다. 벡터 간 유사성을 찾는 방법으로 유클리드 거리나, 코사인 유사도 같은 방법을 사용할 수 있지만 이는 고차원&대용량 벡터 데이터로 넘어가..