使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践

在今天的文章中，我将带你深入了解Qdrant，这是一个生产就绪的矢量相似性搜索引擎，并提供一个便利的API来存储、搜索和管理点。这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索，并结合OpenAI Embeddings进行矢量化处理。

技术背景介绍

Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎，适用于需要快速检索和过滤的场景。它允许我们通过API轻松地存储和管理矢量数据点，并根据矢量相似性进行高效检索。为了展示其功能，我们将使用一个包含电影摘要的小型数据集进行演示。

核心原理解析

Qdrant核心在于能够对存储的矢量进行高效的相似性搜索。这使得它在构建需要快速数据检索的应用，如推荐系统、文本相似性搜索等方面尤其有用。通过结合OpenAI的Embeddings，我们可以将文本数据转化成矢量，并通过Qdrant高效管理和检索这些数据。

代码实现演示

在实际操作中，我们首先需要安装lark和qdrant-client包：

%pip install --upgrade --quiet lark qdrant-client

接下来，我们设置API密钥并导入必要的模块：

from langchain_community.vectorstores import Qdrant
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.b