{"id":17912701,"url":"https://github.com/chunelfeng/caiss","last_synced_at":"2025-04-05T05:09:04.209Z","repository":{"id":48149684,"uuid":"266289607","full_name":"ChunelFeng/caiss","owner":"ChunelFeng","description":"一款简单好用的 跨平台/多语言的 相似向量/相似词/相似句 高性能检索引擎。欢迎star \u0026 fork。Build together! 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align=\"left\"\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/ChunelFeng/caiss\"\u003e\u003cimg src=\"https://badgen.net/badge/langs/C++,Python,Java,CSharp/cyan?list=1\" alt=\"languages\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/ChunelFeng/caiss\"\u003e\u003cimg src=\"https://badgen.net/badge/os/MacOS,Linux,Windows/cyan?list=1\" alt=\"os\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/ChunelFeng/caiss\"\u003e\u003cimg src=\"https://badgen.net/badge/support/sdk,sql,restful/cyan?list=1\" alt=\"support\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/ChunelFeng/caiss/stargazers\"\u003e\u003cimg src=\"https://badgen.net/github/stars/ChunelFeng/caiss?color=cyan\" alt=\"stars\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/ChunelFeng/caiss/network/members\"\u003e\u003cimg src=\"https://badgen.net/github/forks/ChunelFeng/caiss?color=cyan\" alt=\"forks\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"http://www.chunel.cn\"\u003e\u003cimg 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部分解决方案，对于平台或者对于编程语言的依赖，导致了各种环境问题。\n\n\u0026emsp;\u0026emsp;在这里，我们基于`Google`，`Facebook`，`Alibaba`等科技巨头的现有成果，实现了一套全新思路的海量数据检索开源解决方案。提供面向最终结果的训练方法，在训练过程中根据设定的目标自动调节参数。提供常用距离和自定义距离的训练和查询方式。支持缓存和多线程调用，支持批量查询功能。提供纯C风格的SDK接口，提供多种语言（如：Python，Java，C#）的版本，支持基础SQL语法进行增删查改，支持MacOS，Linux和Windows系统。提供了详细的Demo示例，并提供了Docker镜像和Web页面展示。\n\n\u0026emsp;\u0026emsp;我们把这套解决方案，命名为`Caiss`(Chunel Artificial Intelligence Similarity Search)。经过实测，它可以在保持超高准确率的情况下，极大的降低查询耗时。且随着数据量的增加，其性能上的优势会更加明显。希望它可以在大家的研究和生产过程中，发挥积极的作用。\n\n\u0026emsp;\u0026emsp;\u0026emsp; ![Caiss Logo](https://github.com/ChunelFeng/caiss/blob/master/doc/image/Caiss%20Logo.jpg)\n\n\n## 二. 编译说明\n\n* Caiss在Mac(MacOS-10.15，主环境)，Linux（Ubuntu-20.04）和Windows（Windows-10）上开发，使用的IDE均是CLion。使用Clion读取CMakeList.txt文件，并生成对应工程，将CMakeList.txt文件中【MY_BOOST_PATH】和【MY_EIGEN_PATH】修改为新环境中boost库和eigen库的位置，即可完成编译。\n* Linux环境开发者（以C++为例），命令行模式下，输入:\n  ```shell\n  $ git clone https://github.com/ChunelFeng/caiss.git    # 下载代码至本地\n  $ cd caiss/\n  $ ./caiss-linux-env.sh                     # 一键安装Caiss在Linux（Ubuntu）上的运行环境    \n  $ cmake .                                  # 注意，cmake后面有一个\".\"，表示当前目录    \n  $ make                                     # 即可完成编译    \n  $ cd caissDemo/    \n  $ ./CaissDemo                              # 即可查看C++版本demo的运行结果    \n  ```\n* Docker环境开发者（以Python为例），输入:\n  ```shell\n  $ docker pull chunelfeng/caiss                        # 获取Caiss的最新Docker版本\n  $ docker run -it --name CaissDemo chunelfeng/caiss    # 启动容器，并进入内部环境\n  $ cmake .                                             # 注意，cmake后面有一个\".\"，表示当前目录\n  $ make \n  $ cd python/    \n  $ python3 pyCaissDemo.py                              # 即可查看python版本demo的运行结果\n  ```\n* Windows上，开发环境为Visual Studio的C++开发者，请使用[feature/for-windows-visual-studio]分支，通过CMakeList.txt文件自动生成对应的*.sln文件，然后通过Visual Studio打开，即可完成编译。\n* Web端或者移动端，可以点击进入 [Caiss 网页版](http://www.chunel.cn:3001) 查看简易展示效果。网页版暂时仅支持英文单词的相似语义词语查询，多词查询请使用\"|\"分隔，例：hello|world\n* 如果在编译或使用过程中遇到任何问题，欢迎随时联系我们（联系方式见附录）。我们很乐意跟您一起探讨和解决使用过程中可能遇到的任何问题，并携手做进一步优化。\n\n![Caiss 网页版界面](https://github.com/ChunelFeng/caiss/blob/master/doc/image/Caiss%20Web.png)\n\n\n## 三. 训练流程\n\n1，安装python3环境，安装`tensorflow`、`keras`、`keras-bert`、`numpy`、`pprint`库。\n\n2，根据需求，下载对应的bert模型并解压至本地。bert模型下载，请参考链接：[bert入门资料和模型下载地址](http://chunel.cn/archives/knowledge-of-bert)。\n\n3，准备待embedding的文本文件。比如，英文单词的相似词查询任务，将不同的单词按行分开即可。具体格式，如下所示：\n  ```shell script\n  one\n  two\n  three\n  four\n  ```\n\n4，执行/python/dataProcess/pyCaissTrainDataBuilder.py中下的__main__方法。执行前，需要根据实际情况，修改待embedding文本的位置(embedding_file_path)，bert模型的位置(bert_model_path)。函数执行完毕后，会在result_path位置，生成可用于Caiss训练的文本内容。具体格式，如下所示：\n  ```shell script\n  {\"one\": [\"1.0\", \"0.0\", \"0.0\", \"0.0\"]}\n  {\"two\": [\"0.0\", \"1.0\", \"0.0\", \"0.0\"]}\n  {\"three\": [\"0.0\", \"0.0\", \"1.0\", \"0.0\"]}\n  {\"four\": [\"0.0\", \"0.0\", \"0.0\", \"1.0\"]}\n  ```\n\n5，参考下文第5部分关于Caiss的使用demo，开始训练、查询等功能吧。\n\n![Caiss 架构设计图](https://github.com/ChunelFeng/caiss/blob/master/doc/image/Caiss%20Skeleton.png)\n\n## 四. 接口定义\n```cpp\n/**\n * 初始化环境信息\n * @param maxThreadSize 支持的最大并发数\n * @param algoType 算法类型（详见CaissLibDefine.h文件）\n * @param manageType 并发类型（详见CaissLibDefine.h文件）\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_Environment(CAISS_UINT maxThreadSize = 1,\n                            CAISS_ALGO_TYPE algoType = CAISS_ALGO_DEFAULT,\n                            CAISS_MANAGE_TYPE manageType = CAISS_MANAGE_DEFAULT);\n\n/**\n * 创建句柄信息\n * @param handle 句柄信息\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_CreateHandle(CAISS_HANDLE *handle);\n\n/**\n * 初始化信息\n * @param handle 句柄信息\n * @param mode 处理类型（详见CaissLibDefine.h文件）\n * @param distanceType 距离类型（详见CaissLibDefine.h文件）\n * @param dim 维度\n * @param modelPath 模型路径\n * @param distFunc 距离计算函数（仅针对自定义距离计算生效）\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_Init(CAISS_HANDLE handle,\n                     CAISS_MODE mode,\n                     CAISS_DISTANCE_TYPE distanceType,\n                     CAISS_UINT dim,\n                     CAISS_STRING modelPath,\n                     CAISS_DIST_FUNC distFunc = nullptr);\n\n/**\n * 模型训练功能\n * @param handle 句柄信息\n * @param dataPath 待训练样本路径（训练文件格式，参考/doc/文件夹下demo_2500words_768dim.txt的格式）\n * @param maxDataSize 最大样本个数\n * @param normalize 样本数据是否归一化\n * @param maxIndexSize 样本标签最大长度\n * @param precision 目标精确度\n * @param fastRank 快速查询排名个数\n * @param realRank 真实查询排名个数\n * @param step 迭代步径\n * @param maxEpoch 最大迭代轮数 （maxEpoch轮后，准确率仍不满足要求，则停止训练，返回警告信息）\n * @param showSpan 信息打印行数\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n * @notice 当快速查询fastRank个数，均在真实realRank个数的范围内的准确率，超过precision的时候，训练完成\n */\nCAISS_API CAISS_Train(CAISS_HANDLE handle,\n                      CAISS_STRING dataPath,\n                      CAISS_UINT maxDataSize,\n                      CAISS_BOOL normalize,\n                      CAISS_UINT maxIndexSize = 64,\n                      CAISS_FLOAT precision = 0.95,\n                      CAISS_UINT fastRank = 5,\n                      CAISS_UINT realRank = 5,\n                      CAISS_UINT step = 1,\n                      CAISS_UINT maxEpoch = 5,\n                      CAISS_UINT showSpan = 1000);\n\n/**\n * 查询功能\n * @param handle 句柄信息\n * @param info 待查询的信息\n * @param searchType 查询信息的类型（详见CaissLibDefine.h文件）\n * @param topK 返回最近的topK个信息\n * @param filterEditDistance 需要过滤的最小词语编辑距离\n * @param searchCBFunc 查询到结果后，执行回调函数，传入的是查询到结果的word信息和distance信息\n * @param cbParams 回调函数中，传入的参数信息\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n * @notice filterEditDistance仅针对根据单词过滤的情况下生效。\n *         =-1表示不过滤；=0表示过滤跟当前词语完全相同的；\n *         =3表示过滤跟当前词语相编辑距离的在3以内的，以此类推；\n *         最大值不超过CAISS_MAX_EDIT_DISTANCE值\n */\nCAISS_API CAISS_Search(CAISS_HANDLE handle,\n                       void *info,\n                       CAISS_SEARCH_TYPE searchType,\n                       CAISS_UINT topK,\n                       CAISS_UINT filterEditDistance = CAISS_DEFAULT_EDIT_DISTANCE,\n                       CAISS_SEARCH_CALLBACK searchCBFunc = nullptr,\n                       const void *cbParams = nullptr);\n\n/**\n * 获取结果字符串长度\n * @param handle 句柄信息\n * @param size 结果长度\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_GetResultSize(CAISS_HANDLE handle,\n                              CAISS_UINT \u0026size);\n\n/**\n * 获取查询结果信息\n * @param handle 句柄信息\n * @param result 结果信息\n * @param size 对应结果长度\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_GetResult(CAISS_HANDLE handle,\n                          char *result,\n                          CAISS_UINT size);\n\n/**\n * 插入信息\n * @param handle 句柄信息\n * @param node 待插入的向量信息\n * @param label 待插入向量的标签信息\n * @param insertType 插入类型（详见CaissLibDefine.h文件）\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n * @notice 插入信息实时生效。程序结束后，是否保存新插入的信息，取决于是否调用CAISS_Save()方法\n */\nCAISS_API CAISS_Insert(CAISS_HANDLE handle,\n                       CAISS_FLOAT *node,\n                       CAISS_STRING label,\n                       CAISS_INSERT_TYPE insertType);\n\n/**\n * 忽略信息\n * @param handle 句柄信息\n * @param label 待忽略的标签信息\n * @param isIgnore 表示忽略（true）或者不再忽略（false）\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_Ignore(CAISS_HANDLE handle,\n                       CAISS_STRING label,\n                       CAISS_BOOL isIgnore = CAISS_TRUE);\n\n/**\n * 保存模型\n * @param handle 句柄信息\n * @param modelPath 模型保存路径（默认值是覆盖当前模型）\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_Save(CAISS_HANDLE handle,\n                     CAISS_STRING modelPath = nullptr);\n\n/**\n * 执行sql指令\n * @param handle 句柄信息\n * @param sql 查询的sql语句\n * @param sqlCBFunc 执行sql过程中，触发的回调函数\n * @param sqlParams 传入的条件信息\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_ExecuteSQL(CAISS_HANDLE handle,\n                           CAISS_STRING sql,\n                           CAISS_SEARCH_CALLBACK sqlCBFunc = nullptr,\n                           const void *sqlParams = nullptr);\n\n/**\n * 销毁句柄信息\n * @param handle 句柄信息\n * @return 运行成功返回0，警告返回1，其他异常值，参考错误码定义\n */\nCAISS_API CAISS_DestroyHandle(CAISS_HANDLE handle);\n```\n\n## 五. 使用Demo\n```cpp\n/*\n* 更多使用样例，请参考caissDemo文件夹中内容。\n* 使用过程中，请对每个CAISS_*函数的返回值进行判断和处理。\n* doc文件夹中，提供了demo_2500words_768dim.txt文件。\n* 如果需要训练新的Caiss模型，请根据此文件的样式，生成新的词向量文件。\n*/\n\n#include \u003ciostream\u003e\n#include \"CaissLib.h\"\n\n\nstatic const CAISS_UINT max_thread_num_ = 1;    // 线程数量\nstatic const CAISS_ALGO_TYPE algo_type_ = CAISS_ALGO_HNSW;\nstatic const CAISS_MANAGE_TYPE manage_type_ = CAISS_MANAGE_SYNC;\nstatic const CAISS_MODE mode_ = CAISS_MODE_PROCESS;\nstatic const CAISS_DISTANCE_TYPE dist_type_ = CAISS_DISTANCE_INNER;\nstatic const CAISS_UINT dim_ = 768;    // 向量维度\nstatic const CAISS_STRING model_path_ = \"./demo_2500words_768dim.caiss\";    // caiss模型路径\nstatic const CAISS_DIST_FUNC dist_func_ = nullptr;\nstatic const CAISS_STRING info_ = \"water\";    // 多词查询的情况下，输入使用\"|\"分隔。例：\"hello|world\"\nstatic const CAISS_SEARCH_TYPE search_type_ = CAISS_SEARCH_WORD;\nstatic const CAISS_UINT top_k_ = 5;\n\nstatic const CAISS_STRING data_path_ = \"./demo_2500words_768dim.txt\";    // caiss训练文件路径\nstatic const CAISS_UINT max_data_size_ = 5000;    // 建议略大于训练样本中的行数，方便今后插入数据的更新\nstatic const CAISS_BOOL normalize_ = CAISS_TRUE;    // 是否对数据进行归一化处理（常用于计算cos距离）\nstatic const CAISS_UINT max_index_size_ = 64;     // 标签的最大长度\nstatic const CAISS_FLOAT precision_ = 0.98f;    // 模型精确度\nstatic const CAISS_UINT fast_rank_ = 5;\nstatic const CAISS_UINT real_rank_ = 5;\nstatic const CAISS_UINT step_ = 1;\nstatic const CAISS_UINT max_epoch_ = 3;\nstatic const CAISS_UINT show_span_ = 1000;\n\nstatic CAISS_STATUS train() {\n    /* 训练功能 */\n    CAISS_STATUS ret = CAISS_RET_OK;\n\n    CAISS_HANDLE handle = nullptr;\n    ret = CAISS_CreateHandle(\u0026handle);\n\n    ret = CAISS_Init(handle, CAISS_MODE_TRAIN, dist_type_, dim_, model_path_, dist_func_);\n\n    ret = CAISS_Train(handle, data_path_, max_data_size_, normalize_, max_index_size_,\n            precision_, fast_rank_, real_rank_, step_, max_epoch_, show_span_);\n\n    ret = CAISS_DestroyHandle(handle);\n    return ret;\n}\n\nstatic CAISS_STATUS search() {\n    /* 查询功能 */\n    CAISS_STATUS ret = CAISS_RET_OK;\n\n    CAISS_HANDLE handle = nullptr;\n    ret = CAISS_CreateHandle(\u0026handle);\n\n    ret = CAISS_Init(handle, CAISS_MODE_PROCESS, dist_type_, dim_, model_path_, dist_func_);\n\n    ret = CAISS_Search(handle, (void *)info_, search_type_, top_k_);\n\n    unsigned int size = 0;\n    ret = CAISS_GetResultSize(handle, size);\n\n    char *result = new char[size + 1];\n    memset(result, 0, size + 1);\n    ret = CAISS_GetResult(handle, result, size);\n    std::cout \u003c\u003c result \u003c\u003c std::endl;    // 输出结果格式，见下文\n    delete [] result;\n\n    ret = CAISS_DestroyHandle(handle);\n\n    return ret;\n}\n\nint main() {\n    /* 使用过程中，请注意添加针对返回值ret的判定 */\n    CAISS_STATUS ret = CAISS_RET_OK;\n    ret = CAISS_Environment(max_thread_num_, algo_type_, manage_type_);\n    if (CAISS_RET_OK != ret) {\n        return ret;    // 针对CAISS_*函数返回值，进行异常判定\n    }\n\n    ret = train();\n    ret = search();\n    return 0;\n}\n```\n\n\n## 六. 输出内容\n\n* 训练接口执行完毕后，会在对应的目录下生成 *.caiss 模型文件。不同操作操作系统之间生成的模型文件，不能混用。如需跨平台使用，请重新训练。\n* 查询结果输出，为标准json格式。例：查询词语`water`，topK=5，返回相似词语为：[`food`,`glass`,`light`,`alcohol`,`liquid`]这5个词语。耗时信息单位为微秒。查询结果信息如下：\n\n```json\n{\n    \"version\":\"3.0.0\",\n    \"size\":5,\n    \"distance_type\":\"inner\",\n    \"search_type\":\"ann_search\",\n    \"ann_ts\":2692,\n    \"search_ts\":3721,\n    \"algo_type\":\"hnsw\",\n    \"result\":[\n        {\n            \"query\":\"water\",\n            \"details\":[\n                {\n                    \"distance\":0.10039210319519043,\n                    \"index\":641,\n                    \"label\":\"food\"\n                },\n                {\n                    \"distance\":0.10391676425933838,\n                    \"index\":1812,\n                    \"label\":\"glass\"\n                },\n                {\n                    \"distance\":0.11682325601577759,\n                    \"index\":361,\n                    \"label\":\"light\"\n                },\n                {\n                    \"distance\":0.12232851982116699,\n                    \"index\":2163,\n                    \"label\":\"alcohol\"\n                },\n                {\n                    \"distance\":0.12482517957687378,\n                    \"index\":2281,\n                    \"label\":\"liquid\"\n                }\n            ]\n        }\n    ]\n}\n```\n\n\n## 七. 其他\n\n* 训练功能仅支持单线程。查询、插入、修改和删除等功能，支持多线程并发。\n* 插入、修改或删除数据，实时生效。进程重启后是否生效，取决于是否调用save方法。\n* 在异步模式下，查询、插入等需要传入向量信息的方法中，请自行保证传入的向量数据在内存中持续存在，直至结果生效为止。\n* Caiss的源代码，发布在：https://github.com/ChunelFeng/caiss ，技术交流论坛地址：[一面之猿网](http://www.chunel.cn)，欢迎随时交流指导和贡献代码。如有使用需求，周末可提供支持服务。\n* Caiss图化版本升级中。图化架构工程链接：https://github.com/ChunelFeng/CGraph ，敬请期待。\n* 感谢知名AI科技博主——北邮PRIS模式识别实验室 陈光教授 [@爱可可-爱生活](https://weibo.com/fly51fly?profile_ftype=1\u0026is_hot=1#_0) 微博推荐。\n\n![感谢教授推荐](https://github.com/ChunelFeng/caiss/blob/master/doc/image/Caiss%20Recommend.jpg)\n\n------------\n#### 附录-1. 版本信息\n\n[2020.06.15 - v1.0.0 - Chunel] \n* 新建，第一个功能版本\n* 提供训练、查询、插入、保存等功能\n\n[2020.06.25 - v1.2.0 - Chunel]\n* 新增多线程功能\n* 新增缓存机制\n* 提供简单的使用demo\n* 兼容mac和Linux系统\n\n[2020.06.29 - v1.2.1 - Chunel]\n* 异步并发模式优化\n\n[2020.07.03 - v1.3.0 - Chunel]\n* 新增根据编辑距离的过滤\n* 新增python版本，提供基础查询功能\n\n[2020.07.11 - v1.5.0 - Chunel]\n* 新增词语删除功能\n* 新增并行计算功能，极大缩短训练和验证耗时\n* 基于python版本，对外提供网络服务\n\n[2020.07.18 - v1.5.1 - Chunel]\n* 优化异步查询过程中，查询单词信息内存自动释放的问题\n\n[2020.08.01 - v1.5.2 - Chunel]\n* 提供并行计算方法，进一步减少查询耗时\n* 解决跨平台兼容性问题\n\n[2020.08.22 - v1.6.0 - Chunel]\n* 提供降维算法\n* 提供针对文本的embedding处理方法，用于自行生成符合格式的训练文件\n\n[2020.08.30 - v2.0.0 - Chunel]\n* 提供基础SQL语句查询功能\n\n[2020.09.12 - v2.0.1 - Chunel]\n* 提供基于SQL语句的增删查改功能\n* 提供SQL版本的使用demo\n\n[2020.09.19 - v2.1.0 - Chunel]\n* 提供Java版本的SDK接口及其对应的使用demo\n\n[2020.10.01 - v2.2.0 - Chunel]\n* 优化文本训练方式，解决了针对tensorflow-v2.0及其以上版本的兼容性问题\n* 提供C#版本的SDK接口及其对应的使用demo\n\n[2020.10.31 - v2.4.0 - Chunel]\n* 提供批量查询功能\n* 优化内部缓存结构\n* 修改输出json格式\n\n[2020.11.15 - v2.4.1 - Chunel]\n* 提供Linux中一键安装加速环境功能\n* 优化Python版本及其对应的使用Demo\n* 修复已知问题，异常流程添加主动报错信息，优化使用体验\n\n[2020.11.21 - v2.5.0 - Chunel]\n* 提供Docker版本\n* 提供静默运行功能，优化提示信息\n\n[2020.12.13 - v3.0.0 - Chunel]\n* 提供基于MRPT算法的训练和查询功能\n* 更新输出内容，加入算法类型和耗时信息\n\n[2021.02.09 - v3.0.1 - [Awind](https://github.com/awind)]\n* 提供Web页面版本\n\n------------\n#### 附录-2. 推荐阅读  \n\n* [Why Caiss —— 谈谈我为什么要做Caiss](http://www.chunel.cn/archives/whycaiss)\n* [What Caiss（上）—— 谈谈我在Caiss中，做了哪些算法优化](http://www.chunel.cn/archives/whatcaiss)\n* [What Caiss（中）—— 谈谈我在Caiss中，做了哪些工程优化](http://www.chunel.cn/archives/whatcaiss2)\n* [What Caiss（下）—— 谈谈我在Caiss中，做了哪些服务化工作](http://www.chunel.cn/archives/whatcaiss3)\n* [How Caiss —— 谈谈我实测的Caiss的性能指标如何](http://www.chunel.cn/archives/howcaiss)\n* [Where Caiss —— 谈谈我关于Caiss下一步做什么的想法](http://www.chunel.cn/archives/wherecaiss)\n\n------------\n#### 附录-3. 联系方式  \n\n* 微信： ChunelFeng\n* 邮箱： chunel@foxmail.com\n* 源码： https://github.com/ChunelFeng/caiss\n* 镜像： https://hub.docker.com/repository/docker/chunelfeng/caiss\n* 论坛： www.chunel.cn\n\n![Caiss 作者微信二维码](https://github.com/ChunelFeng/caiss/blob/master/doc/image/Caiss%20Author.jpg)\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fchunelfeng%2Fcaiss","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fchunelfeng%2Fcaiss","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fchunelfeng%2Fcaiss/lists"}