安装jina，并使用jina的向量化和重排序的功能

为了在 Python 的 FastAPI 项目中使用 Jina 进行向量化和重排序，您需要按照以下步骤安装和使用 Jina。

1. 安装 Jina

首先，确保您已经安装了 Jina。可以使用 pip 来安装。

pip install jina

如果需要特定的功能模块，例如自然语言处理相关的向量化模型，可以通过 Jina Hub 获取。

pip install jina[hub]

2. 在 FastAPI 项目中集成 Jina

接下来，我们将 Jina 集成到 FastAPI 项目中，以执行向量化和重排序任务。假设我们使用的模型是 jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh。

目录结构

/app
   ├── main.py         # FastAPI 的主入口
   ├── services.py     # Jina 向量化和重排序逻辑
   ├── models.py       # 数据模型定义

3. 向量化和重排序的代码实现

main.py (FastAPI 入口)

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from app.services import vectorize_query, rerank_results

app = FastAPI()

@app.post("/vectorize/")
async def vectorize(query: str):
    try:
        vector = vectorize_query(query)
        return {"vector": vector}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@app.post("/rerank/")
async def rerank(queries: list[str], results: list[dict]):
    try:
        reranked_results = rerank_results(queries, results)
        return {"reranked_results": reranked_results}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

services.py (Jina 向量化和重排序逻辑)

from jina import Document, DocumentArray

# 模型定义，可以使用 jina-embeddings 或其他合适的模型
embedding_model = 'jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh'

# 向量化查询
def vectorize_query(query: str):
    doc = Document(text=query)
    doc.embed(embed_model=embedding_model)
    return doc.embedding.tolist()

# 重排序结果（可以根据向量化后的查询进行相似性计算，进行重排序）
def rerank_results(queries: list[str], results: list[dict]):
    # 将查询向量化
    query_docs = DocumentArray([Document(text=query) for query in queries])
    query_docs.embed(embed_model=embedding_model)

    # 将结果向量化
    result_docs = DocumentArray([Document(text=result['text']) for result in results])
    result_docs.embed(embed_model=embedding_model)

    # 使用cosine similarity计算查询和结果之间的相似度，并进行重排序
    for i, query_doc in enumerate(query_docs):
        scores = []
        for result_doc in result_docs:
            similarity = query_doc.embedding @ result_doc.embedding  # 计算内积作为相似度
            scores.append(similarity)

        # 根据相似度对结果进行排序
        sorted_results = sorted(zip(results, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        results = [item[0] for item in sorted_results]  # 重新排序后的结果

    return results

models.py (定义数据模型)

这部分可以根据需求定义 FastAPI 的输入输出模型，您可以使用 pydantic 来定义请求和响应的结构。

from pydantic import BaseModel

class Query(BaseModel):
    text: str

class Result(BaseModel):
    text: str
    score: float

4. 使用 Jina 做向量化和重排序

1. 向量化查询：

发送一个 POST 请求到 /vectorize/，传递查询字符串，Jina 会将查询转换为向量。

请求示例：

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8000/vectorize/' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query": "查询总资产"}'

响应示例：

{
  "vector": [0.012, -0.023, 0.145, ...]  # 这是查询向量化后的结果
}

2. 重排序结果：

发送查询和结果列表到 /rerank/，Jina 会基于相似度计算对结果进行重排序。

请求示例：

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8000/rerank/' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"queries": ["查询总资产"], "results": [{"text": "公司资产报告"}, {"text": "公司负债情况"}]}'

响应示例：

{
  "reranked_results": [
    {"text": "公司资产报告", "score": 0.89},
    {"text": "公司负债情况", "score": 0.67}
  ]
}

5. 启动 FastAPI

您可以使用 uvicorn 来运行 FastAPI 项目。

uvicorn app.main:app --reload

这将启动 FastAPI 服务，向量化和重排序功能将通过上述 API 端点公开。

6. 总结

• 向量化：通过 Jina 的嵌入模型，您可以轻松地将查询转换为向量。
• 重排序：基于查询向量与结果向量的相似性，可以对结果进行重新排序。
• 集成：通过 FastAPI，您可以将这些功能集成到一个服务中，暴露 API 端点，供其他系统调用。

这种架构非常灵活，您可以根据需要定制重排序算法（如使用 cosine similarity 或 dot product），并根据项目需求选择不同的嵌入模型。