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Python基础(​​FAISS​和​​Chroma​)

 ​​1. 索引与查询性能​

​指标​​FAISS​​Chroma​​分析​
​索引构建速度​72.4秒(5551个文本块)91.59秒(相同数据集)FAISS的底层优化(如PQ量化)加速索引构建,适合批量数据处理。
​查询延迟​1.81秒(50次查询)2.18秒(50次查询)FAISS的混合索引(PQ+HNSW)提升检索效率,尤其在大规模向量搜索中优势显著
​GPU支持​✅ 支持GPU加速,十亿级向量毫秒响应❌ 仅CPU优化,依赖HNSW算法FAISS的GPU加速使其在高并发、超大规模场景(如推荐系统)具备绝对优势

​2. 准确性与稳定性​

场景​​FAISS表现​​Chroma表现​
​Top-1检索​上下文准确率更高(实验召回率领先)准确率略低,50问中5次结果差异,4次FAISS正确
​多文档检索​Top-k增至3/6时,F1值稳定(0.95→0.97)F1值显著下降(0.91→0.73)
​算法确定性​✅ 结果确定(标准化距离+固定随机种子)❌ 部分结果波动(HNSW近似算法导致)

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