我们提倡通过docker的方式快速上手，启动方式请参考根目录下的docker文件夹中的README.md

请参考博客[ES（Elasticsearch）7.6.1安装教程](https://blog.csdn.net/weixin_37792714/article/details/108025200)进行安装。如何已经配置过Es、IK分词器和同义词功能，可以略过这一步。但是记得把同义词同步到你的Es中。为了方便大家。相关文件的下载，都放在了百度网盘中，欢迎大家使用。链接:https://pan.baidu.com/s/1PxgINf6Q1UZBtcsYw6FU0w  密码:4q9h

conda create -n befaq python=3.6 -y
source activate befaq
git clone https://github.com/hhzrd/BERT-Embedding-Frequently-Asked-Question.git
进入BEFAQ的根目录，然后
pip install -r requirements.txt

首先进入到项目的根目录，然后
cd model
wget https://public.ukp.informatik.tu-darmstadt.de/reimers/sentence-transformers/v0.2/distiluse-base-multilingual-cased.zip
unzip distiluse-base-multilingual-cased.zip
请将模型文件都直接放在model文件夹下。
如果使用最新的模型报错（并且sentence_transformers==0.3.0），请到百度网盘中下载老版本的模型（适配sentence_transformers==0.3.0,transformers==3.0.2）。目前BEFAQ使用的sentence_transformers已经升级到1.2.0版本号。

如果你想要先跑通代码尝试一下。可以先不配置自己的数据。

excel表格请放置在项目根目录下的 data/文件下，例如目前是示例文件名为“线上用户反馈回复.xls” excel数据是QA数据的来源，其中的数据会被写入到Es中。大家下载源码后，可以打开这个文件具体看一下数据示例。

sheet的名称表示不同的领域，比如，我的第一个领域，叫做“领域1”。其中，第一列是“数据填写人姓名”，可以为空。第二列是“答案”，不允许为空。第三列是“原始问题”，不允许为空。第三列以后是“同义问题”，同义问题的数量没有限制。可以有很多同义问题，也可以一个同义问题都没有。一行一条数据。

sheet名为“词典”的，放置的是用户词典。比如，我不想让“好好住”这个词在分词的过程中被切开。就把这个词放置在词典中。一行一条数据。程序会自动读取到指定位置(用于jieba分词)，但是Es中IK分词器的自定义词典需要自己添加
sheet名为“停用词”的，放置的是停用词词典。一行一条数据。程序会自动读取到指定位置。
sheet名为“同义词”的，是放置同义词的sheet。第一列是原义词，第二列及其之后是同义词。比如，番茄和西红柿是同义词。第一行列放番茄，第二列放西红柿。一行一条数据。同义词的数据需要自己写到Es的同义词表中，具体参看我上边提到ES（Elasticsearch）7.6.1安装教程的博客。因为你当下的服务器未必是Es的服务器，所以这里并没有用程序直接写入。

同义词，词典，停用词。多个领域共用。词典，停用词是给BEFAQ的jieba分词使用的。同义词是给Es使用的。

你可以在Excel中写上很多领域的数据，但是具体读取哪些领域的数据，项目根目录下config文件夹的sheetname.conf中可以配置。

项目根目录下的data/线上用户反馈回复.xls 是QA数据的来源，其中的数据会被写入到Es中。如果你想要先跑通代码尝试一下。可以先不配置自己的数据。
项目根目录下的config文件夹下sheetname.conf 是读取Excel文档数据的配置文件。如果你想要先跑通代码尝试一下。可以先不修改这里的配置。
项目根目录下的config文件夹的es.ini 是BEFAQ关于ES的配置文件。这个配置文件即使是想要先跑通代码尝试一下，也是需要修改的。这个配置文件里需要配置Es的IP（域名）和端口号，Es的登陆的用户名和密码。一定要根据自己的Es的配置进行修改，才能让BEFAQ连接上你的Es。
项目根目录下的config文件夹的befaq_conf.ini 是BEFAQ的配置文件。如果你想要先跑通代码尝试一下。可以先不修改这里的配置。

进入项目的根目录，然后
source activate befaq
cd es

将数据从excel中的数据写到Es 
python write_data2es.py

将问题处理成Sentence BERT 向量，保存到bin类型文件中，便于后期读取问题的向量。
python write_vecs2bin.py

训练Faiss和Annoy模型
python train_search_model.py

启动BEFAQ服务 （如果数据没有发生变化，后期启动服务只需要进行这一步）
进入项目的根目录(cd ..)，然后
cd src
启动BEFAQ服务
python main_faq.py
或者在后台中启动
nohup python -u main_faq.py > "../logs/log_$(date +"%Y-%m-%d-%H").txt" 2>&1 &

查看项目运行状态
ps -ef|grep main_faq.py

在终端中测试BEFAQ。BEFAQ的服务是post请求。(将127.0.0.1替换成自己的ip)

curl -d "question=如何评价设计师&get_num=3&threshold=0.5&owner_name=领域1"   http://127.0.0.1:8129/BEFAQ

接口url:
http://127.0.0.1:8129/BEFAQ
接口参数说明
question：用户的问题。必需
get_num：接口最多返回几条数据。非必需，默认为3
threshold：阈值，相似度高于或等于这个阈值的数据才会被接口返回。非必需，默认为0.5
owner_name：数据所有者的名称，也就是excel中每个领域的数据对应的sheet name。用来区分多领域数据。必需

返回的数据格式：
[
    {
        "q_id": 2,
        "specific_q_id": 3,
        "question": "如何评价设计师",
        "answer": "你好。点击认证设计师头像，进入TA的个人主页，点击左下角「评价」即可进行评价。此外，设计师的荣耀值是根据设计师的站内数据综合计算，无法直接打分的哦。感谢你的支持。",
        "confidence": 1.0
    },
    {
        "q_id": 6,
        "specific_q_id": 7,
        "question": "怎样把个人设计师转成机构设计师",
        "answer": "你好，可以登录好好住官网，再次点击提交设计师认证资料，即可重新修改哟；",
        "confidence": 0.6
    }
]

如果想要启动根据当前输入联想问题的功能。
进入项目根目录，然后
cd src
python associative_questions_server.py
或者在后台中启动
nohup python -u associative_questions_server.py >/dev/null 2>&1 &

查看项目运行状态
ps -ef|grep associative_questions_server.py


在终端中测试联想功能。服务是post请求。(如果不是本机，请将127.0.0.1替换成自己的ip)
curl -d "current_question=设计师&limit_num=3&owner_name=领域1&if_middle=1"  http://127.0.0.1:8128/associative_questions

接口url:
http://127.0.0.1:8128/associative_questions
接口参数说明
current_question:
limit_num：接口最多返回几条数据。必需
owner_name：数据所有者的名称，用来区分多领域数据。必需
if_middle:是否允许用户当前输入的内容在中间的位置。非必需。默认为1，1为允许，0为不允许。

返回的数据格式：
{
    "code": "1",
    "msg": "OK",
    "data": {
        "message": [
            "按地区找设计师",
            "设计师可以选择同城吗",
            "怎样把个人设计师转成机构设计师"
        ]
    }
}