A common faiss searcher based on pandas dataFrame

基于pandas DataFrame 检索的Faiss封装，pandas尽量使用1.3.5，如不能保证精确版本，也要保证在1.0以上。

• 新特性：可以纯embedding检索，并且支持附加一个候选检索list，检索时会将其一并带出。

简单易上手，只要是能encode成向量的都可以，不局限于文本、图像、搜广推等场景。

• 安装：pip install faiss_searcher
• 前提：事先装好faiss，由于faiss的特殊性，自动安装容易出错，需要手动安装faiss，安装faiss一般pip install faiss-cpu或者conda install faiss-cpu -c pytorch，进入python后import faiss成功代表faiss安装成功

• 1.encoder，一般来说是自己定义的，里面必须有encode方法，代表将文本或者图片encode成向量，用来检索，建议直接继承BaseEncoder，如果原始数据本来就是向量，而不是图片、文本这种需要encode的数据集，也很好办，将encode方法中输入向量原封不动的输出即可。可以参考自带的bert_encoder，用起来很方便，事先需要下载tf版本的bert预训练权重。
• 2.vecs_whitening，一种处理向量空间坍缩的有效方法，非必须，如果需要，可见本项目vecs_whitening.py代码，用法和sklearn的pca一致。可以将训练好的vecs_whitening模型地址输入bert_encoder中，也可以自己用本代码训练模型保存，再传入bert_encoder中。
• 3.items。必须是pandas DataFrame格式，要求只需要第一列为目标item列，其余列随意，检索时会自动带入到结果中。
• 4.index_param，faiss的构建参数，代表构建什么类型的索引，这个需要你对Faiss的传参模式了解下，可以看下我写的这片文章的第3节：https://zhuanlan.zhihu.com/p/357414033
• 5.measurement，度量方法，最常用的是cos余弦相似度，l2欧氏距离，还支持1范数、无穷范数、p范数等等
• 6.is_nrom，是否需要对象量归一化，根据自己的度量方法或者工程场景来使用，cos默认为True。

encoder = BertEncoder(config_path, checkpoint_path, dict_path)  # 预训练权重自己得准备好，也可以是自己写的encoder，必须有encode或者predict方法，基本只要通过keras/tf2实现的模型都可以，作用是将物料encode成向量。
items = pd.read_csv(item_path)  # 候选物料集合csv文件，需要自备，需要df第一列是候选物料，其他列会在检索时自动带出。
index_param = 'HNSW64'
measurement = 'cos'

# 接下来就开始
searcher = FaissSearcher(encoder, items, index_param, measurement)
# 构建index
searcher.train()
# 开始搜索，以文本为例
target = ['你好我叫小鲨鱼', '很高兴认识你', '有一种踏实，是你心中有我名字~']
df_res = searcher.search(target， topK=10)  # df_res即为结果

index_param = 'HNSW64'
measurement = 'cos'
searcher = FaissSearcher(
  items=you_vecs_array(...),  # 物料向量，事先embedding好
  item_list=you_items_array(...),  # 物料向量所对应的物料候选list(顺序需和向量一致)。此项可不输入，如果不输入则检索时输出为embedding所对应的index
  index_param=index_param, 
  measurement=measurement
)

searcher.train()
# 开始检索
target = you_target_array(...)
df_res = searcher.search(target， topK=10)  # df_res即为结果

searcher.save_index('demo.index')
searcher.load_index('demo.index')