在介绍腾讯词向量时，用到了annoy，这里对annoy的用法详细做一下介绍。
GitHub地址：https://github.com/spotify/annoy
Annoy是Erik Bernhardsson在Hack Week期间花了几个下午写的（github原话），全称Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah（这个Oh Yeah真是亮瞎眼）。这个包的优点就是快，内存占用也小，还可以静态存储索引用于更多任务。目前已经在音乐推荐系统Spotify中应用。
这个工具可以用来计算空间中点的距离，输入某个点，返回最近的若干点。
这个包直接pip install annoy就可以安装，C++版本的直接下载后#include "annoylib.h"。
使用方法：
from annoy import AnnoyIndex
import random
f = 40
t = AnnoyIndex(f, 'angular') # Length of item vector that will be indexed
for i in range(1000):
v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)]
t.add_item(i, v)
t.build(10) # 10 trees
t.save('test.ann')
# ...
u = AnnoyIndex(f, 'angular')
u.load('test.ann') # super fast, will just mmap the file
print(u.get_nns_by_item(0, 1000)) # will find the 1000 nearest neighbors
默认的索引是从0到n-1。
API:
AnnoyIndex(f, metric) f 向量维度，metric 距离度量方式，取值 "angular", "euclidean", "manhattan", "hamming", or "dot". 计算angular是使用的sqrt(2(1-cos(u,v)))这个公式，用的欧几里得距离。euc = sqrt(2(1-cos))。
a.add_item(i, v) 添加元素 i 和向量 v
a.build(n_trees, n_jobs=-1) n_trees是森林的树数目，值越大结果越精确，n_jobs 进程数，默认-1使用所有的CPU。build调用之后，就不能再添加元素了。
a.save(fn, prefault=False) 保存到本地
a.load(fn, prefault=False) 从本地读取，prefault是预先读入内存，默认为False.
a.unload() 清除加载内容
a.get_nns_by_item(i, n, search_k=-1, include_distances=False) 返回n个最近元素。在查询过程中，它将检查search_k个节点，如果没有提供，默认为n_trees * n。search_k给了一个速度和准确率的折中。include_distances设为True，会提供一个由两个列表组成的二元组，第二个列表包含所有相关的距离。
a.get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1, include_distances=False)结果一样，不过是通过向量v来查询。
a.get_item_vector(i) 返回索引i对应的向量
a.get_distance(i, j) 返回元素i和j的距离，squared distance
a.get_n_items() 返回元素数量
a.get_n_trees() 返回树数目
a.on_disk_build(fn) 指定在除了RAM之外的其他文件上构建索引（在添加元素之前执行）
a.set_seed(seed) 在构建树之前可以指定随机数
这里面主要有两个参数需要调，n_trees和search_k，一个是构建时的参数，一个是搜索时的参数。
下面这是qps和recall值之间的trade-off，使用时要综合考虑准确率和速度。
