最近Facebook AI实验室开源了相似性搜索库Faiss。
Faiss是用于有效的相似性搜索（similarity search）和稠密矢量聚类（clustering of dense vectors）的库。它包含了可在任何大小向量集合里进行搜索的算法，向量集合的大小甚至可达到RAM容纳不下的地步。另外，它还包含了用于评估和参数调优的支持代码。Faiss用C++编写，有Python/numpy的完整包装。其中最有用的一些算法则在GPU上实现。
机器上没有安装HomeBrew的，请参考让Mac也能拥有apt-get类似的功能——Brew。
下面，我们介绍一下如何在macOS Sierra (10.12.3)上编译Faiss。
1.下载Faiss源代码
$ git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git
2.安装编译需要的工具
$ brew install llvm
3.修改调整源代码，准备编译
$ cd faiss $ cp example_makefiles/makefile.inc.Mac.brew makefile.inc
4.编译
$ make all
5.执行测试用例
#需要手工指定动态库的搜索路径，否则会提示“dyld: Library not loaded: @rpath/libomp.dylib”，导致进程无法启动 $ export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:/usr/local/opt/llvm/lib/ $ ./tests/demo_ivfpq_indexing
其余的示例，参考源代码中的INSTALL文件中的内容即可。
感谢，之前安装总是不对，就是因为没有解决路径问题~
我总是安装不对. string.h的那个报错，请问是什么原因呢？
不清楚你说的是哪个
/usr/local/Cellar/llvm/5.0.0/include/c++/v1/string.h:61:15: fatal error:
'string.h' file not found
#include_next
报错报的是这个，我的是macOS Sierra (10.13.1)，不知道是不是系统版本原因，也不知道怎么解决。
To use the bundled libc++ please add the following LDFLAGS:
LDFLAGS="-L/usr/local/opt/llvm/lib -Wl,-rpath,/usr/local/opt/llvm/lib"
This formula is keg-only, which means it was not symlinked into /usr/local,
because macOS already provides this software and installing another version in
parallel can cause all kinds of trouble.
If you need to have this software first in your PATH run:
echo 'export PATH="/usr/local/opt/llvm/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
For compilers to find this software you may need to set:
LDFLAGS: -L/usr/local/opt/llvm/lib
CPPFLAGS: -I/usr/local/opt/llvm/include
更新一下你的代码，你的代码应该比较旧了。我看新的代码中已经增加这些选项了，要么你的代码太旧，要么你没有使用MacOSX上的MakeFile文件。
您好，请问您是在make all的时候，makefile.inc路径不正确的吗？我的是在那时候出现了，和下面我评论的那样的问题。求帮助的啊，也求博主帮助的啊。
我没有路径不正确，我贴出来的是执行 “ brew install llvm”的时候，最后输出的内容，他的目的是提示你最好设置一下路径。本质上，如果系统比较简单，没有乱七八糟安装过其他东西，这些路径是不需要修改的。
不是使用Apple自带的llvm进行编译，而是要使用 “ brew install llvm” 之后的llvm进行编译，哪怕两个llvm版本是相同的，都不可以。
我知道了，系统更新之后，他把我的/usr/include给删了。虽然配置的llvm中的文件夹下有 .h文件，但是/usr/include不见了，里面没有要执行的头文件 所以编译不成功。 = =
你好，我也遇到了跟你一样的问题，/usr/include没有了，请问你是怎么完成编译的？