# FAISS

## 🎯 TL;DR
FAISS, Facebook AI tarafından geliştirilen, yoğun vektörlerin benzerlik araması ve kümeleme için kullanılan bir kütüphanedir. Büyük ölçekli veri kümeleri için optimize edilmiştir ve hızlı en yakın komşu aramasına olanak tanır.

## 📚 Anahtar Kavramlar
- **Similarity Search** → Benzerlik Araması (veri kümelerindeki benzer öğeleri bulma)
- **Dense Vectors** → Yoğun Vektörler (veri noktalarının vektör temsilcisi)
- **Embeddings** → Gömme (veri noktalarının vektör uzayına haritalanması)
- **Nearest Neighbor Search** → En Yakın Komşu Araması (bir vektörün en yakın komşularını bulma)
- **Cosine Similarity** → Kosin Benzerliği (iki vektör arasındaki benzerlik ölçüsü)
- **Euclidean Distance** → Öklid Uzaklığı (iki vektör arasındaki uzaklık ölçüsü)

## 🔍 Detay (Orijinal İngilizce)
FAISS (Facebook AI Similarity Search) is a library developed by Facebook AI for efficient similarity search and clustering of dense vectors, particularly useful for large-scale datasets. It is optimized to handle embeddings (vector representations) and enables fast nearest neighbor search, allowing you to retrieve similar items from a large collection of vectors based on distance or similarity metrics like cosine similarity or Euclidean distance. FAISS is widely used in applications such as image and text retrieval, recommendation systems, and large-scale search systems where embeddings are used to represent items. It offers several indexing methods and can scale to billions of vectors, making it a powerful tool for handling real-time, large-scale similarity search problems efficiently.

## 🔗 Daha Detay İstersen
roadmap.sh ekibinin seçtiği kaynaklar:
- 📖 [FAISS Resmi Sayfası](https://ai.meta.com/tools/faiss/) — FAISS hakkında resmi bilgi
- 📖 [FAISS Nedir?](https://www.datacamp.com/blog/faiss-facebook-ai-similarity-search) — FAISS'in temel prensipleri
- 🎥 [FAISS Vektör Kütüphanesi](https://www.youtube.com/watch?v=ZCSsIkyCZk4) — FAISS'in pratik kullanımı