参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40236865 ，但最后观点不同

faiss是Facebook开源的用于快速计算海量向量距离的库，但是没有提供余弦距离，而余弦距离的使用率还是很高的，那怎么解决呢

import faiss
from faiss import normalize_L2
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def faiss_cos_similar_search(x, k=None):
    # 这个不是真的用faiss计算cos，而是找邻居的结果跟用cos得到的邻居结果是很接近，但是距离还是不同的哦
    assert len(x.shape) == 2, "仅支持2维向量的距离计算"
    nb, d = x.shape
    x = x.astype('float32')
    k_search = k if k else nb
    normalize_L2(x)
    index=faiss.IndexFlatIP(d)
    index.train(x)

    # index=faiss.IndexFlatL2(d)
    
    index.add(x)
    D, I =index.search(x, k=k_search)
    return I

def sklearn_cos_search(x, k=None):
    assert len(x.shape) == 2, "仅支持2维向量的距离计算"
    nb, d = x.shape
    ag=cosine_similarity(x)
    np.argsort(-ag, axis=1)
    k_search = k if k else nb

    return np.argsort(-ag, axis=1)[:, :k_search]

def test_IndexFlatIP_only(nb = 1000, d = 100, kr = 0.005, n_times=10):
    k = int(nb * kr)
    print("recall count is %d" % (k))
    for i in range(n_times):
        
        
        x = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
        # x = np.random.randint(0,2, (nb,d))
        # faiss_I = faiss_cos_similar_search(x, k)
        index=faiss.IndexFlatIP(d)
        index.train(x)
        index.add(x)
        D, faiss_I =index.search(x, k=k)

        sklearn_I = sklearn_cos_search(x, k)

        cmp_result = faiss_I == sklearn_I
        
        print("is all correct: %s, correct batch rate: %d/%d, correct sample rate: %d/%d" % \
            (np.all(cmp_result), \
            np.all(cmp_result, axis=1).sum(),cmp_result.shape[0], \
            cmp_result.sum(),cmp_result.shape[0]*cmp_result.shape[1] ) )

def test_embedding(nb = 1000, d = 100, kr = 0.005, n_times=10):
    k = int(nb * kr)
    print("recall count is %d" % (k))
    for i in range(n_times):
        
        
        x = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
        # x = np.random.randint(0,2, (nb,d))
        faiss_I = faiss_cos_similar_search(x, k)
        sklearn_I = sklearn_cos_search(x, k)

        cmp_result = faiss_I == sklearn_I
        
        print("is all correct: %s, correct batch rate: %d/%d, correct sample rate: %d/%d" % \
            (np.all(cmp_result), \
            np.all(cmp_result, axis=1).sum(),cmp_result.shape[0], \
            cmp_result.sum(),cmp_result.shape[0]*cmp_result.shape[1] ) )

def test_one_hot(nb = 1000, d = 100, kr = 0.005, n_times=10):
    k = int(nb * kr)
    print("recall count is %d" % (k))
    for i in range(n_times):
        
        
        # x = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
        x = np.random.randint(0,2, (nb,d))
        faiss_I = faiss_cos_similar_search(x, k)
        sklearn_I = sklearn_cos_search(x, k)

        cmp_result = faiss_I == sklearn_I
        
        print("is all correct: %s, correct batch rate: %d/%d, correct sample rate: %d/%d" % \
            (np.all(cmp_result), \
            np.all(cmp_result, axis=1).sum(),cmp_result.shape[0], \
            cmp_result.sum(),cmp_result.shape[0]*cmp_result.shape[1] ) )
if __name__ == "__main__":
    
    print("test use IndexFlatIP only")
    test_IndexFlatIP_only()
    print("-"*100 + "\n\n")
    print("test when one hot")
    test_one_hot()
    print("-"*100 + "\n\n")
    print("test use normalize_L2 + IndexFlatIP")
    test_embedding()
    print("-"*100 + "\n\n")

下面是实验结果

分析：第一份结果（横线隔开），是仅用IndexFlatIP的时候，跟余弦距离的结果相差非常大

第二份结果，是当数据是 one hot 的时候，用 normalize_L2 + IndexFlatIP，结果跟余弦距离结果基本上对的上了，但是也错了不少

第二份结果，是当数据是 embedding 的向量的时候，用 normalize_L2 + IndexFlatIP，结果跟余弦距离结果基本上对的上了，错的也非常少

需要注意，这里改方法对数据进行预处理，然后用欧氏距离去模拟余弦距离，并不是等价的，因为从结果来看，尽管差不多，但还是有不一样的地方，特别是召回调大的时候，更是相差变大