利用 Qdrant Sparse Vector 实现高效文档检索

# 利用 Qdrant Sparse Vector 实现高效文档检索

在现代AI技术中，使用向量搜索引擎进行文档检索已经成为一种高效的方法。Qdrant作为开源、性能卓越的向量搜索引擎数据库，在其版本v1.7.0中引入了稀疏向量功能，进一步提升了文档检索的能力与灵活性。本文将深入探讨如何使用Qdrant Sparse Vector Retriever进行文档检索。

## 技术背景介绍

Qdrant是一个开源向量搜索引擎，能够快速处理高维度数据。其最新版本引入了稀疏向量，使得检索过程更加高效，并且适用于文本等稀疏数据特性。稀疏向量可以有效降低存储需求，并提升检索效率，适合处理大量文本数据。

## 核心原理解析

稀疏向量搜索的核心思想是利用稀疏矩阵进行快速相似度计算。稀疏向量通过索引可以在较小的存储空间中实现较快的检索速度。Qdrant通过其内部的索引机制和稀疏向量配置，提供了一种高效的展示和检索方式。

## 代码实现演示

首先，我们需要确保安装了`qdrant_client`包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet qdrant_client

接下来，创建Qdrant客户端并设置稀疏向量索引：

from qdrant_client import QdrantClient, models

# 初始化内存存储的Qdrant客户端
client = QdrantClient(location=":memory:")
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,
            )
        )
    },
)

编码器设置与检索器初始化

创建一个简单的编码器函数，并使用QdrantSparseVectorRetriever进行检索器初始化：

import random
from langchain_community.retrievers import QdrantSparseVectorRetriever
from langchain_core.documents import Document

# 定义稀疏向量编码器函数
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)],
    )

# 初始化检索器
retriever = QdrantSparseVectorRetriever(
    client=client,
    collection_name=collection_name,
    sparse_vector_name=vector_name,
    sparse_encoder=demo_encoder,
)

添加文档

准备一些示例文档并添加到检索器中：

docs = [
    Document(
        metadata={"title": "Beyond Horizons: AI Chronicles", "author": "Dr. Cassandra Mitchell"},
        page_content="An in-depth exploration of the fascinating journey of artificial intelligence, narrated by Dr. Mitchell. This captivating account spans the historical roots, current advancements, and speculative futures of AI...",
    ),
    Document(
        metadata={"title": "Synergy Nexus: Merging Minds with Machines", "author": "Prof. Benjamin S. Anderson"},
        page_content="Professor Anderson delves into the synergistic possibilities of human-machine collaboration in 'Synergy Nexus.'...",
    ),
    # 其他文档...
]

# 将文档加入检索系统
retriever.add_documents(docs)

执行检索

输入检索查询并获取相关文档：

# 执行检索操作
results = retriever.invoke("Life and ethical dilemmas of AI")
for doc in results:
    print(doc.metadata['title'], doc.page_content)

应用场景分析

稀疏向量检索适用于大规模文本数据的处理场景，比如新闻文章、学术论文以及自然语言处理相关应用。尤其在需要快速响应和较低存储开销的情况下，稀疏向量提供了强大的技术支撑。

实践建议

• 合理设计稀疏编码器以提高检索准确性。
• 根据应用场景调整索引配置，提高查询效率。
• 利用Qdrant的高扩展性，逐步增加文档规模进行性能测试。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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