在当今信息时代，数据成为了人们日常生活中重要的部分。而如何从数据中获取更加精准的信息，成为了一个亟待解决的问题。向量搜索引擎便是为解决这个问题而生的一种工具。在这篇文章中，我们将介绍一个基于 Rust 语言构建的向量搜索引擎，并告诉您如何在 200 行代码内完成它。
Rust 语言以安全、并发和高效著称，是一个非常优秀的编程语言。在我们的向量搜索引擎中，我们也选择了它来作为我们的编程工具。
我们的向量搜索引擎使用了一种基于 L2 距离的相似度度量，这是十分常见和实用的一种度量方式。我们通过计算向量之间的欧几里得距离来判断它们在相似度上的表现。这种方法虽然简单易懂，但是在实现上确实十分有难度的。
在代码实现上，我们首先先将所需的数学库导入到我们的工程中，然后定义了一个结构体来表示我们将要进行搜索的每一个向量。接着我们编写了函数来计算向量之间的欧几里得距离，并通过内置排序函数将搜索返回的结果进行排序。
最后，我们将向量搜索引擎与一个适当的数据源相结合，来完成从大量数据中快速检索某一特定向量的操作。
在我们的工程内，我们使用了一个名为 Faiss 的向量搜索库来作为我们的底层数据源。Faiss 是 Facebook 开发的一个灵活而高效的向量搜索库，它可以处理成千上万甚至数千万的向量，非常适合用于大数据检索与分析。
在整个工程中，我们使用了 Rust 语言独特的干净和高效的代码来实现了向量搜索引擎。在仅 200 行的代码内，我们实现了一个高效、快速、准确的向量搜索引擎。如果您需要在大量的数据中进行快速而准确的搜索，这个工程一定能够帮助到您。
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