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 # 向量检索
 
-**注意**：由于系统适配性问题，在新版本中，此检索算法将被废弃。新版本中将使用[faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)，整体检索模型库的使用流程不变，但是简历索引及检索时的yaml文件有所修改。
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+**注意**：由于系统适配性问题，在新版本中，此检索算法将被废弃。新版本中将使用[faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)，整体检索的过程保持不变，但建立索引及检索时的yaml文件有所修改。
 ## 1. 简介
 
 一些垂域识别任务（如车辆、商品等）需要识别的类别数较大，往往采用基于检索的方式，通过查询向量与底库向量进行快速的最近邻搜索，获得匹配的预测类别。向量检索模块提供基础的近似最近邻搜索算法，基于百度自研的Möbius算法，一种基于图的近似最近邻搜索算法，用于最大内积搜索 (MIPS)。 该模块提供python接口，支持numpy和 tensor类型向量,支持L2和Inner Product距离计算。