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faiss 用检索10亿向量（维度768）的方法，注意考虑占用内存空间大小不能超过100G，因为100G已经是很多服务器内存的极限了，有的128G已经是超规格的机器了。价格也就是2000左右（月租）。

要处理 10 亿个 768 维的向量，并且限制内存占用不超过 100G，我们需要使用 FAISS 中的一些高效索引类型和优化策略。以下是一个可行的方法：

愿我们终有重逢之时，而你还记得我们曾经讨论的话题。

 group 868373192

 second group 277356808

1. 选择合适的索引类型

考虑到内存限制，我们可以使用 faiss.IndexIVFScalarQuantizer，它结合了倒排索引（IVF）和标量量化（Scalar Quantization）技术，能够在减少内存占用的同时保持较高的搜索精度。

2. 安装 FAISS

首先，确保你已经安装了 FAISS 库。你可以通过以下命令安装：

pip install faiss-cpu  # 或者 faiss-gpu，如果你有 GPU 支持

3. 导入 FAISS 库

import faiss
import numpy as np