重构GenAI应用基石：Ragbits向量存储接口的设计革命与实践指南-优快云博客

重构GenAI应用基石：Ragbits向量存储接口的设计革命与实践指南

【免费下载链接】ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/ragbits

1. 引言：向量存储接口重构的迫切性与价值

在生成式人工智能（Generative AI）应用的快速发展中，向量存储（Vector Store）作为核心组件，承担着高效存储和检索高维向量数据的关键任务。随着应用场景的不断扩展和数据规模的急剧增长，传统向量存储接口在灵活性、可扩展性和性能优化方面逐渐暴露出局限性。

Ragbits项目作为一个专注于快速开发GenAI应用的构建块集合，敏锐地意识到了这一挑战。本文将深入剖析Ragbits项目向量存储接口的重构技术，揭示其如何通过精心设计的抽象层次和创新的实现策略，为开发者提供一个既强大又易用的向量存储解决方案。

通过本文的学习，您将能够：

理解向量存储接口重构的核心驱动力和设计原则
掌握Ragbits向量存储接口的层次化结构和关键组件
学会如何灵活运用不同类型的向量存储适配器
深入了解混合向量存储和稀疏向量存储的实现原理
掌握向量存储接口的最佳实践和性能优化技巧

2. 重构前的挑战：向量存储接口的痛点分析

在Ragbits项目向量存储接口重构之前，我们面临着一系列亟待解决的挑战：

2.1 接口一致性问题

不同向量存储后端（如Chroma、Qdrant、Weaviate等）提供的API差异巨大，导致开发者需要为每种后端编写特定的适配代码，严重影响了代码的可维护性和可移植性。

2.2 功能扩展性局限

随着应用需求的增长，传统接口难以灵活支持新的功能，如混合向量检索、稀疏向量存储等高级特性。

2.3 性能优化困难

缺乏统一的性能优化接口，使得针对不同场景（如文本检索、图像检索）的性能调优变得异常复杂。

2.4 配置管理混乱

向量存储与嵌入模型（Embedder）的配置耦合紧密，导致组件替换和升级困难，不利于实验和迭代。

3. 重构设计：Ragbits向量存储接口的架构革新

为解决上述挑战，Ragbits项目对向量存储接口进行了彻底的重构，引入了一系列创新设计。

3.1 接口抽象层次

Ragbits向量存储接口重构的核心是引入了清晰的抽象层次，形成了一个灵活而强大的架构：

mermaid

这一层次结构的设计遵循了以下原则：

单一职责原则：每个抽象类专注于解决特定问题
开闭原则：允许新增向量存储实现，而无需修改现有代码
依赖倒置原则：高层模块不依赖于低层模块，而是依赖于抽象

3.2 核心数据模型

重构后的接口引入了几个关键的数据模型，为向量存储操作提供了统一的数据表示：

class VectorStoreEntry(BaseModel):
    """
    An object representing a vector database entry.
    Contains text and/or image for embedding + metadata.
    """
    id: UUID
    text: str | None = None
    image_bytes: SerializableBytes | None = None
    metadata: dict = {}

class VectorStoreResult(BaseModel):
    """
    An object representing a query result from a vector store.
    Contains the entry, its vector, and the similarity score.
    """
    entry: VectorStoreEntry
    vector: list[float] | SparseVector
    score: float
    subresults: list["VectorStoreResult"] = []

class VectorStoreOptions(Options):
    """
    An object representing the options for the vector store.
    """
    k: int = 5
    score_threshold: float | None = None
    where: WhereQuery | None = None

这些数据模型的设计考虑了以下因素：

多模态支持：VectorStoreEntry同时支持文本和图像数据
灵活性：通过metadata字段支持任意附加信息
可扩展性：VectorStoreResult的subresults字段支持复杂的检索结果组合
查询控制：VectorStoreOptions提供了丰富的查询参数控制

3.3 关键抽象类设计

重构后的接口定义了几个核心抽象类，构成了整个向量存储系统的基础：

3.3.1 VectorStore抽象类

VectorStore是所有向量存储实现的顶级抽象，定义了向量存储的核心操作接口：

class VectorStore(ConfigurableComponent[VectorStoreOptionsT], ABC):
    """
    A class with an implementation of Vector Store, allowing to store and retrieve vectors by similarity function.
    """
    @abstractmethod
    async def store(self, entries: list[VectorStoreEntry]) -> None:
        """Store entries in the vector store."""

    @abstractmethod
    async def retrieve(
        self,
        text: str,
        options: VectorStoreOptionsT | None = None,
    ) -> list[VectorStoreResult]:
        """Retrieve entries from the vector store most similar to the provided text."""

    @abstractmethod
    async def remove(self, ids: list[UUID]) -> None:
        """Remove entries from the vector store."""

    @abstractmethod
    async def list(
        self, where: WhereQuery | None = None, limit: int | None = None, offset: int = 0
    ) -> list[VectorStoreEntry]:
        """List entries from the vector store with optional filtering, limiting and offset."""

这个抽象类定义了向量存储的四大核心操作：存储（store）、检索（retrieve）、删除（remove）和列表（list），为所有具体实现提供了统一的接口契约。

3.3.2 VectorStoreWithDenseEmbedder抽象类

VectorStoreWithDenseEmbedder是专门为密集向量设计的抽象类，它将向量存储与密集嵌入模型（DenseEmbedder）紧密结合：

class VectorStoreWithDenseEmbedder(VectorStore[VectorStoreOptionsT]):
    """
    Base class for vector stores that takes a dense embedder as an argument.
    """
    def __init__(
        self,
        embedder: DenseEmbedder,
        embedding_type: EmbeddingType = EmbeddingType.TEXT,
        default_options: VectorStoreOptionsT | None = None,
    ) -> None:
        super().__init__(default_options=default_options)
        self._embedder = embedder
        self._embedding_type = embedding_type

    async def _create_embeddings(self, entries: list[VectorStoreEntry]) -> dict[UUID, list[float]]:
        """Create embeddings for the given entry using the provided embedder."""

这个类的设计巧妙之处在于：

它将嵌入模型作为构造函数参数，实现了向量存储与嵌入模型的解耦
提供了统一的_create_embeddings方法，自动根据embedding_type（文本或图像）选择合适的嵌入方法
在初始化时验证嵌入模型是否支持所选的嵌入类型，提前发现潜在问题

3.3.3 VectorStoreWithEmbedder抽象类

VectorStoreWithEmbedder是一个更通用的抽象类，它支持任何类型的嵌入模型（包括密集和稀疏嵌入）：

class VectorStoreWithEmbedder(VectorStore[VectorStoreOptionsT]):
    """
    Base class for vector stores that take either a dense or sparse embedder as an argument.
    """
    def __init__(
        self,
        embedder: Embedder,
        embedding_type: EmbeddingType = EmbeddingType.TEXT,
        default_options: VectorStoreOptionsT | None = None,
    ) -> None:
        super().__init__(default_options=default_options)
        self._embedder = embedder
        self._embedding_type = embedding_type

    async def _create_embeddings(self, entries: list[VectorStoreEntry]) -> dict[UUID, list[float] | SparseVector]:
        """Create embeddings for the given entry using the provided embedder."""

这个类扩展了向量存储的能力，使其能够处理更广泛的嵌入类型，为支持混合向量检索和稀疏向量检索奠定了基础。

4. 实现解析：Ragbits向量存储接口的核心技术

4.1 配置驱动的组件实例化

Ragbits向量存储接口重构的一个关键创新是引入了配置驱动的组件实例化机制：

@classmethod
def from_config(cls, config: dict) -> Self:
    """
    Initializes the class with the provided configuration.
    """
    default_options = config.pop("default_options", None)
    options = cls.options_cls(**default_options) if default_options else None

    embedder_config = config.pop("embedder")
    embedder: Embedder = Embedder.subclass_from_config(
        ObjectConstructionConfig.model_validate(embedder_config)
    )

    return cls(**config, default_options=options, embedder=embedder)

这种机制带来了多重好处：

组件解耦：向量存储和嵌入模型可以通过配置独立指定，便于替换和升级
环境隔离：开发、测试和生产环境可以使用不同的配置，避免硬编码环境相关参数
动态调整：可以在不修改代码的情况下调整组件行为，适应不同的应用需求

4.2 多模态嵌入支持

重构后的接口原生支持多模态嵌入，通过EmbeddingType枚举实现：

class EmbeddingType(Enum):
    """
    Types of embeddings supported by vector stores
    """
    TEXT = "text"
    IMAGE = "image"

在_create_embeddings方法中，根据embedding_type自动选择合适的嵌入方法：

async def _create_embeddings(self, entries: list[VectorStoreEntry]) -> dict[UUID, list[float]]:
    if self._embedding_type == EmbeddingType.TEXT:
        entries = [e for e in entries if e.text is not None]
        embeddings = await self._embedder.embed_text([e.text for e in entries if e.text is not None])
        return {e.id: v for e, v in zip(entries, embeddings, strict=True)}
    elif self._embedding_type == EmbeddingType.IMAGE:
        entries = [e for e in entries if e.image_bytes is not None]
        embeddings = await self._embedder.embed_image([e.image_bytes for e in entries if e.image_bytes is not None])
        return {e.id: v for e, v in zip(entries, embeddings, strict=True)}
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported embedding type: {self._embedding_type}")

这种设计使得向量存储可以无缝支持文本、图像等多种数据类型的嵌入和检索。

4.3 混合向量存储实现

重构后的接口引入了HybridVectorStore，支持同时使用密集向量和稀疏向量进行检索：

class HybridVectorStore(VectorStoreWithEmbedder[HybridVectorStoreOptions]):
    """
    A vector store that combines results from dense and sparse vector searches.
    """
    def __init__(
        self,
        dense_vector_store: VectorStoreWithDenseEmbedder,
        sparse_vector_store: VectorStoreWithEmbedder,
        ranker: Ranker,
        default_options: HybridVectorStoreOptions | None = None,
    ) -> None:
        super().__init__(embedder=dense_vector_store._embedder, default_options=default_options)
        self.dense_vector_store = dense_vector_store
        self.sparse_vector_store = sparse_vector_store
        self.ranker = ranker

    async def store(self, entries: list[VectorStoreEntry]) -> None:
        """Store entries in both dense and sparse vector stores."""
        await asyncio.gather(
            self.dense_vector_store.store(entries),
            self.sparse_vector_store.store(entries)
        )

    async def retrieve(self, text: str, options: HybridVectorStoreOptions | None = None) -> list[VectorStoreResult]:
        """Retrieve entries by combining results from dense and sparse vector searches."""
        options = options or self.default_options or HybridVectorStoreOptions()
        
        dense_results = await self.dense_vector_store.retrieve(
            text, options=dense_options
        )
        sparse_results = await self.sparse_vector_store.retrieve(
            text, options=sparse_options
        )
        
        # Combine and re-rank results
        combined_results = self._combine_results(dense_results, sparse_results)
        ranked_results = await self.ranker.rank(combined_results, query=text)
        
        return ranked_results[:options.k]

HybridVectorStore的核心思想是：

同时使用密集向量存储和稀疏向量存储存储同一组数据
查询时，同时从两个存储中检索结果
使用专门的排序器（Ranker）对合并后的结果进行重新排序
返回最终的排序结果

这种方法结合了密集向量（捕捉语义相似性）和稀疏向量（捕捉关键词匹配）的优势，通常能获得比单一方法更好的检索效果。

4.4 稀疏向量存储支持

除了混合向量存储，重构后的接口还原生支持稀疏向量存储：

class SparseVectorStore(VectorStoreWithEmbedder[SparseVectorStoreOptions]):
    """
    A vector store that specializes in storing and retrieving sparse vectors.
    """
    async def store(self, entries: list[VectorStoreEntry]) -> None:
        """Store entries with sparse embeddings."""
        embeddings = await self._create_embeddings(entries)
        # Store sparse vectors in the underlying storage
        await self._store_sparse_vectors(entries, embeddings)
    
    async def retrieve(self, text: str, options: SparseVectorStoreOptions | None = None) -> list[VectorStoreResult]:
        """Retrieve entries using sparse vector similarity."""
        query_vector = await self._embedder.embed_text([text])[0]
        # Convert to sparse vector if necessary
        sparse_query = self._to_sparse_vector(query_vector)
        # Perform sparse vector search
        return await self._sparse_search(sparse_query, options)
    
    def _to_sparse_vector(self, vector: list[float] | SparseVector) -> SparseVector:
        """Convert a vector to a sparse vector representation."""
        if isinstance(vector, SparseVector):
            return vector
        # Convert dense vector to sparse by keeping only non-zero elements
        indices = [i for i, val in enumerate(vector) if val != 0]
        values = [val for val in vector if val != 0]
        return SparseVector(indices=indices, values=values)

稀疏向量存储特别适合处理文本数据，因为文本的词袋表示天然具有稀疏性。与密集向量相比，稀疏向量通常具有以下优势：

存储空间效率：稀疏向量只存储非零元素，通常比同维度的密集向量占用更少空间
检索速度：稀疏向量检索可以利用倒排索引等技术，在某些场景下比密集向量检索更快
可解释性：稀疏向量的每个维度通常对应一个具体的词或特征，便于理解和调试

5. 实践指南：Ragbits向量存储接口的应用示例

5.1 基础用法：初始化和使用向量存储

# 配置并初始化嵌入模型
embedder_config = {
    "type": "OpenAIEmbedder",
    "config": {
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "api_key": "${OPENAI_API_KEY}"
    }
}

# 配置并初始化向量存储
vector_store_config = {
    "type": "ChromaVectorStore",
    "config": {
        "persist_directory": "./chroma_db",
        "embedder": embedder_config,
        "embedding_type": "TEXT",
        "default_options": {
            "k": 10,
            "score_threshold": 0.7
        }
    }
}

vector_store = VectorStore.subclass_from_config(
    ObjectConstructionConfig.model_validate(vector_store_config)
)

# 存储条目
entries = [
    VectorStoreEntry(id=UUID("..."), text="Ragbits is a collection of building blocks for GenAI apps."),
    VectorStoreEntry(id=UUID("..."), text="Vector stores are essential for efficient similarity search.")
]
await vector_store.store(entries)

# 检索相似条目
results = await vector_store.retrieve("What are the key components of GenAI applications?")
for result in results:
    print(f"Score: {result.score}, Text: {result.entry.text}")

5.2 高级用法：配置混合向量存储

# 配置密集向量存储
dense_store_config = {
    "type": "ChromaVectorStore",
    "config": {
        "embedder": {
            "type": "OpenAIEmbedder",
            "config": {"model": "text-embedding-ada-002"}
        },
        "embedding_type": "TEXT"
    }
}

# 配置稀疏向量存储
sparse_store_config = {
    "type": "SparseVectorStore",
    "config": {
        "embedder": {
            "type": "BM25Embedder",
            "config": {"language": "english"}
        },
        "embedding_type": "TEXT"
    }
}

# 配置混合向量存储
hybrid_store_config = {
    "type": "HybridVectorStore",
    "config": {
        "dense_vector_store": dense_store_config,
        "sparse_vector_store": sparse_store_config,
        "ranker": {
            "type": "CrossEncoderRanker",
            "config": {"model": "cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"}
        },
        "default_options": {
            "k": 10,
            "dense_k": 20,
            "sparse_k": 20
        }
    }
}

hybrid_store = VectorStore.subclass_from_config(
    ObjectConstructionConfig.model_validate(hybrid_store_config)
)

# 使用混合向量存储进行检索
results = await hybrid_store.retrieve("How to implement hybrid vector search in Ragbits?")

5.3 多模态应用：存储和检索图像数据

# 配置支持图像的向量存储
image_store_config = {
    "type": "QdrantVectorStore",
    "config": {
        "embedder": {
            "type": "CLIPEmbedder",
            "config": {"model": "openai/clip-vit-base-patch32"}
        },
        "embedding_type": "IMAGE",
        "default_options": {"k": 5}
    }
}

image_store = VectorStore.subclass_from_config(
    ObjectConstructionConfig.model_validate(image_store_config)
)

# 存储图像条目
image_entries = [
    VectorStoreEntry(
        id=UUID("..."),
        image_bytes=SerializableBytes(open("bear.jpg", "rb").read()),
        metadata={"category": "animals"}
    ),
    VectorStoreEntry(
        id=UUID("..."),
        image_bytes=SerializableBytes(open("tree.jpg", "rb").read()),
        metadata={"category": "plants"}
    )
]
await image_store.store(image_entries)

# 使用文本查询图像
results = await image_store.retrieve("A photo of a bear in the wild")
for result in results:
    print(f"Score: {result.score}, Category: {result.entry.metadata['category']}")

6. 性能优化：向量存储接口的调优策略

6.1 嵌入模型选择

选择合适的嵌入模型对性能至关重要：

文本数据：对于一般文本，考虑使用text-embedding-ada-002（平衡性能和速度）；对于长文档，考虑使用longformer等支持长文本的模型
图像数据：CLIP模型在跨模态检索中表现优异；对于纯图像检索，可以考虑专门的图像嵌入模型如ResNet或ViT
资源受限环境：考虑使用更小的模型如all-MiniLM-L6-v2，或量化版本的模型

6.2 查询参数优化

VectorStoreOptions提供了多个可调整的参数：

class VectorStoreOptions(Options):
    k: int = 5                  # 返回结果数量
    score_threshold: float | None = None  # 分数阈值
    where: WhereQuery | None = None      # 元数据过滤条件

优化建议：

k值选择：根据应用需求调整，推荐先检索较多结果（如k=20），再进行精排
分数阈值：合理设置阈值可以过滤掉不相关的结果，减少后续处理负担
元数据过滤：充分利用元数据过滤可以大幅减少检索范围，提高效率

6.3 批量操作优化

对于大量数据的存储和检索，使用批量操作可以显著提高性能：

# 批量存储
async def batch_store(vector_store, entries, batch_size=100):
    for i in range(0, len(entries), batch_size):
        batch = entries[i:i+batch_size]
        await vector_store.store(batch)
        print(f"Stored batch {i//batch_size + 1}/{(len(entries)-1)//batch_size + 1}")

# 批量检索
async def batch_retrieve(vector_store, queries, batch_size=10):
    results = []
    for i in range(0, len(queries), batch_size):
        batch = queries[i:i+batch_size]
        batch_results = await asyncio.gather(
            *[vector_store.retrieve(query) for query in batch]
        )
        results.extend(batch_results)
    return results

6.4 索引优化

大多数向量存储后端支持多种索引类型，选择合适的索引对性能影响巨大：

精确搜索：使用暴力搜索（Brute Force），适合小规模数据
近似搜索：
- HNSW：适合高维向量，检索速度快，但构建时间和内存占用较高
- IVF：平衡了速度和精度，适合中等规模数据
- Annoy：适合内存受限环境，支持增量构建

7. 结论与展望

Ragbits项目向量存储接口的重构代表了GenAI应用开发基础设施的一次重要进步。通过引入清晰的抽象层次、创新的混合存储模式和灵活的配置机制，重构后的接口为开发者提供了一个既强大又易用的向量存储解决方案。

7.1 主要成就

统一接口：为不同向量存储后端提供了一致的访问接口，降低了学习和使用成本
灵活扩展：支持多模态数据、混合检索等高级特性，满足不断增长的应用需求
性能优化：提供了丰富的性能调优选项，适应不同场景的性能要求
配置驱动：实现了组件的解耦和动态配置，提高了系统的灵活性和可维护性

7.2 未来展望

分布式存储：进一步扩展接口，支持分布式向量存储，以应对更大规模的数据
自动优化：引入自动调优机制，根据数据特性和查询模式自动调整存储和检索参数
智能缓存：设计智能缓存策略，提高频繁查询的响应速度
实时更新：优化实时数据更新机制，支持流数据处理场景

通过持续创新和优化，Ragbits项目的向量存储接口将继续为GenAI应用开发提供坚实的基础，助力开发者构建更高效、更智能的应用系统。

8. 参考资料

Ragbits项目源代码，https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/ragbits
Pinecone, "Vector Database for Vector Search," https://www.pinecone.io/
Chroma, "An open-source embedding database," https://www.trychroma.com/
Qdrant, "Vector Search Engine," https://qdrant.tech/
Weaviate, "An open source vector database," https://weaviate.io/
Johnson, Jeff, Matthijs Douze, and Hervé Jégou. "Billion-scale similarity search with GPUs." arXiv preprint arXiv:1702.08734 (2017).
Karpukhin, Vladimir, et al. "Dense passage retrieval for open-domain question answering." EMNLP 2020.

【免费下载链接】ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/ragbits

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考