Delete README.md

README.md

@@ -1,55 +0,0 @@
-# Система предсказаний поисковых тегов
-
-## Структура проекта
-
-Для того, чтобы вам было проще ориентироваться в репозитории, ниже приведён список файлов и их назначение:
-
-- `app.py` - основной файл приложения для HF Spaces
-- `indexer.py` - реализация класса для работы с FAISS (заполнение индекса, поиск, подбор тегов)
-- `new_index.index`, `new_vectors.pkl` - файлы для инициализации модели обученными значениями
-- `utils.py` - вспомогательные функции (отбор тегов)
-
-## Примеры использования
-
-### Инициализация индекса готовыми значениями
-
-```python
-from indexer import FAISS
-
-indexer_vector_dim = 384
-indexer = FAISS(indexer_vector_dim)
-indexer.init_index('new_index.index')
-indexer.init_vectors('new_vectors.pkl')
-```
-
-### Запрос к индексу
-
-```python
-indexer.suggest_tags("куртка оверсайз")
-```
-
-### Заполнение индекса
-
-Пусть у нас есть список запросов `queries` и `DataFrame` `popularities`, в котором присутствуют поля `query` и `query_popularity`, тогда мы можем самостоятельно заполнить поисковый индекс:
-
-```python
-indexer.fill(queries, popularities)
-```
-
-### Сохранение заполненного индекса
-
-Если мы не хотим потерять заполненные данные, их можно сохранить и затем переиспользовать:
-
-```python
-indexer.save_vectors("my_vectors.pkl")
-indexer.save_index("my_index.index")
-```
-# Запуск из Spaces
-
-Есть возможно запустить прям в браузере. Перейти во вкладку App (это около Files and Versions) и дождаться строки. Дальше можно написать свой запрос и будет выведен результат. Возможно через некоторое время, так как это платформа бесплатная. Но мы удовлетворяем требованиям к допустимым мощностям
-
-# Запуск из консоли, если скачать репозиторий
-
-```bash
-streamlit run app.py
-```