探索DocArray：高效管理多模态数据的强大工具

hrsxykujhk
4 阅读2分钟

引言

在现代应用中，处理和管理多模态数据已经成为一种常态。无论是在图像识别、自然语言处理还是在推荐系统中，我们都需要一种灵活而高效的方式来存储和搜索混合类型的数据。DocArray正是这样一种工具，它不仅提供了多种文档索引后端，还支持构建DocArrayRetriever来开发强大的Langchain应用。本篇文章旨在深入探索DocArray的功能，并提供具体的代码示例。

主要内容

1. 文档索引后端概述

DocArray支持五种文档索引后端，每一种都有其独特的特点和适用场景：

  • InMemoryExactNNIndex：适用于小型数据集，所有文档存储在内存中。
  • HnswDocumentIndex：为小到中型数据集设计的轻量级索引，结合hnswlib的向量存储和SQLite的数据存储。
  • WeaviateDocumentIndex：基于Weaviate向量数据库的索引。
  • ElasticDocIndex：基于ElasticSearch的索引。
  • QdrantDocumentIndex：基于Qdrant向量数据库的索引。

2. 定义文档架构

在创建索引之前，必须定义文档的架构。以下是一个随机的文档架构示例：

from docarray import BaseDoc
from docarray.typing import NdArray

class MyDoc(BaseDoc):
    title: str
    title_embedding: NdArray[32]
    year: int
    color: str

3. 初始化和索引数据

以下是使用InMemoryExactNNIndex索引数据的代码示例：

from docarray.index import InMemoryExactNNIndex
import random
from langchain_community.embeddings import FakeEmbeddings

embeddings = FakeEmbeddings(size=32)

# 初始化索引
db = InMemoryExactNNIndex[MyDoc]()

# 索引数据
db.index(
    [
        MyDoc(
            title=f"My document {i}",
            title_embedding=embeddings.embed_query(f"query {i}"),
            year=i,
            color=random.choice(["red", "green", "blue"]),
        )
        for i in range(100)
    ]
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
filter_query = {"year": {"$lte": 90}}

# 创建检索器
retriever = DocArrayRetriever(
    index=db,
    embeddings=embeddings,
    search_field="title_embedding",
    content_field="title",
    filters=filter_query,
)

# 查找相关文档
doc = retriever.invoke("some query")
print(doc)

4. 常见问题和解决方案

问题1：API访问限制 由于某些地区的网络限制，访问特定API可能会受到影响。解决方案是考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性。

问题2：内存占用 对于大型数据集，InMemoryExactNNIndex可能导致内存占用过高。建议使用其他支持磁盘存储的索引后端，例如HnswDocumentIndex。

总结和进一步学习资源

DocArray提供了一种强大而灵活的方式来管理多模态数据。通过结合不同的索引后端和DocArrayRetriever，您可以构建高效的文档检索系统。对于希望深入学习的读者，可以参考以下资源：

参考资料

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---

avatar
文章
阅读
粉丝