Python中怎么利用Faiss庫實現向量近鄰搜索，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
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1、讀取預訓練好的Embedding數據
import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_csv("./datas/movielens_sparkals_item_embedding.csv")# 提取要使用的電影ID列表，注意要轉換成int64ids = df["id"].values.astype(np.int64)# 記錄ID列表的大小ids_size = ids.shape[0]# 讀取內容embedding數據，轉換成二維arrayimport jsonimport numpy as npdatas = []for x in df["features"]:datas.append(json.loads(x))# 變成二維arraydatas = np.array(datas).astype(np.float32)# 記錄數據維度dimension = datas.shape[1]
2、使用faiss建立索引
import faissindex = faiss.IndexFlatL2(dimension)index2 = faiss.IndexIDMap(index)index2.add_with_ids(datas, ids)
3、實現近鄰搜索
# 讀取user embedding數據df_user = pd.read_csv("./datas/user_embedding.csv")df_user.head()# 挑選一條user的embedding，轉換成1行N列的二維arrayuser_embedding = np.array(json.loads(df_user[df_user["id"] == 10]["features"].iloc[0]))user_embedding = np.expand_dims(user_embedding, axis=0).astype(np.float32)user_embedding# 實現搜索，這里的I就是近鄰ID列表tok = 30D, I = index.search(user_embedding, topk) # actual search
4、拼接得到內容列表
# 把搜索出來的ID變成Seriestarget_ids = pd.Series(I[0], name="MovieID")# 讀取電影數據df_movie = pd.read_csv("./datas/ml-1m/movies.dat",sep="::", header=None, engine="python",names = "MovieID::Title::Genres".split("::"))# 實現內容JOINdf_result = pd.merge(target_ids, df_movie)
看完上述內容，你們掌握Python中怎么利用Faiss庫實現向量近鄰搜索的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
重慶分公司
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