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）