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向量检索

注意：由于系统适配性问题，在新版本中，此检索算法将被废弃。新版本中将使用faiss，整体检索的过程保持不变，但建立索引及检索时的yaml文件有所修改。

1. 简介

一些垂域识别任务（如车辆、商品等）需要识别的类别数较大，往往采用基于检索的方式，通过查询向量与底库向量进行快速的最近邻搜索，获得匹配的预测类别。向量检索模块提供基础的近似最近邻搜索算法，基于百度自研的Möbius算法，一种基于图的近似最近邻搜索算法，用于最大内积搜索 (MIPS)。 该模块提供python接口，支持numpy和 tensor类型向量,支持L2和Inner Product距离计算。

Mobius 算法细节详见论文 （Möbius Transformation for Fast Inner Product Search on Graph, Code）

2. 安装

2.1 直接使用提供的库文件

该文件夹下有已经编译好的index.so(gcc8.2.0下编译，用于Linux)以及index.dll(gcc10.3.0下编译，用于Windows)，可以跳过2.2与2.3节，直接使用。

如果因为gcc版本过低或者环境不兼容的问题，导致库文件无法使用，则需要在不同的平台下手动编译库文件。

注意： 请确保您的 C++ 编译器支持 C++11 标准。

2.2 Linux上编译生成库文件

运行下面的命令，安装gcc与g++。

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install build-essential gcc g++

可以通过命令gcc -v查看gcc版本。

进入该文件夹，直接运行make即可，如果希望重新生成index.so文件，可以首先使用make clean清除已经生成的缓存，再使用make生成更新之后的库文件。

2.3 Windows上编译生成库文件

Windows上首先需要安装gcc编译工具，推荐使用TDM-GCC，进入官网之后，可以选择合适的版本进行下载。推荐下载tdm64-gcc-10.3.0-2.exe。

下载完成之后，按照默认的安装步骤进行安装即可。这里有3点需要注意：

  1. 向量检索模块依赖于openmp，因此在安装到choose components步骤的时候，需要勾选上openmp的安装选项，否则之后编译的时候会报错libgomp.spec: No such file or directory，参考链接
  2. 安装过程中会提示是否需要添加到系统的环境变量中，这里建议勾选上，否则之后使用的时候还需要手动添加系统环境变量。
  3. Linux上的编译命令为make，Windows上为mingw32-make，这里需要区分一下。

安装完成后，可以打开一个命令行终端，通过命令gcc -v查看gcc版本。

在该文件夹(deploy/vector_search)下，运行命令mingw32-make，即可生成index.dll库文件。如果希望重新生成index.dll文件，可以首先使用mingw32-make clean清除已经生成的缓存，再使用mingw32-make生成更新之后的库文件。

2.4 MacOS上编译生成库文件

运行下面的命令，安装gcc与g++:

brew install gcc

注意：

  1. 若提示 Error: Running Homebrew as root is extremely dangerous and no longer supported..., 参考该链接处理
  2. 若提示 Error: Failure while executing; tar --extract --no-same-owner --file...`， 参考该链接处理

在安装之后编译后的可执行程序会被复制到/usr/local/bin下面，查看这个文件夹下的gcc：

ls /usr/local/bin/gcc*

可以看到本地gcc对应的版本号为gcc-11，编译命令如下: (如果本地gcc版本为gcc-9, 则相应命令修改为CXX=g++-9 make)

CXX=g++-11 make

3. 快速使用

import numpy as np
from interface import Graph_Index

# 随机产生样本
index_vectors = np.random.rand(100000,128).astype(np.float32)
query_vector = np.random.rand(128).astype(np.float32)
index_docs = ["ID_"+str(i) for i in range(100000)]

# 初始化索引结构
indexer = Graph_Index(dist_type="IP") #支持"IP"和"L2"
indexer.build(gallery_vectors=index_vectors, gallery_docs=index_docs, pq_size=100, index_path='test')

# 查询
scores, docs = indexer.search(query=query_vector, return_k=10, search_budget=100)
print(scores)
print(docs)

# 保存与加载
indexer.dump(index_path="test")
indexer.load(index_path="test")