云问向量编码及搜索工具库

考虑大家经常使用bert做句向量编码，并进行topk搜索， 因此做了一个简单的库实现上述功能

向量编码工具

BERTSentenceEncoder 基于bert的句子编码器，可加载bert、roberta、simbert等， 参数都是常见的，具体点进去看API，不再赘述。

WVSentenceEncoder 基于加权平均词向量的句子编码器，需加载gensim格式的词向量。

上述两个类均实现**ISentenceEncoder**，使用方法**get_sens_vec**获取**ndarray**类型的句向量。

向量搜索工具

find_topk_by_vecs 句向量搜索函数，参数解释： source_vecs，源句向量 vec_db，目标句向量数据库，VectorDataBase**类型 **topk，返回前topk结果 metric，度量值常用余弦和欧式 use_faiss，是否用faiss加速，建议使用auto让其自动选择 返回两个矩阵，每一个源向量的前topk的索引和距离，即两个矩阵的 shape时len(source_vecs)*topk

find_topk_by_sens 是对**find_topk_by_vecs**的进一步封装，参数含义一样，不再赘述。 返回每个原句子及其topk句子和距离。具体去看参数解释。

注意 当前做的搜索均是精确搜索，没有粗搜(分块搜索等)。