快速开始 - 向量检索服务

DashText，是向量检索服务DashVector推荐使用的稀疏向量编码器（Sparse Vector Encoder），DashText可通过BM25算法将原始文本转换为稀疏向量（Sparse Vector）表达，通过DashText可大幅度简化使用DashVector关键词感知检索能力。

说明

需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代码才能正常运行。
本示例仅对Sparse Vector进行功能演示，请根据实际情况设置您的向量维度（可参考文章什么是向量）。简化起见，本文示例代码中将向量（Dense Vector）维度设置为4。

Step1. 创建支持Sparse Vector的Collection

Python

import dashvector

client = dashvector.Client(api_key='YOUR_API_KEY', endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT')
assert client

ret = client.create('hybrid_collection', dimension=4, metric='dotproduct')
assert ret

collection = client.get('hybrid_collection')
assert collection

Java

import com.aliyun.dashvector.DashVectorClient;
import com.aliyun.dashvector.DashVectorCollection;
import com.aliyun.dashvector.models.requests.CreateCollectionRequest;
import com.aliyun.dashvector.models.responses.Response;
import com.aliyun.dashvector.proto.CollectionInfo;

DashVectorClient client = 
  new DashVectorClient("YOUR_API_KEY", "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT");

CreateCollectionRequest request = CreateCollectionRequest.builder()
            .name("hybrid_collection")
            .dimension(4)
            .metric(CollectionInfo.Metric.dotproduct)
            .dataType(CollectionInfo.DataType.FLOAT)
            .build();
      
Response<Void> response = client.create(request);
System.out.println(response);

DashVectorCollection collection = client.get("hybrid_collection");

重要

仅内积度量（metric='dotproduct'）支持Sparse Vector功能

Step2. 创建SparseVectorEncoder

使用内置Encoder

Python

from dashtext import SparseVectorEncoder

encoder = SparseVectorEncoder.default()

Java

import com.aliyun.dashtext.encoder.SparseVectorEncoder;

SparseVectorEncoder encoder = SparseVectorEncoder.getDefaultInstance();

说明

内置Encoder使用中文Wiki语料进行训练，采用Jieba进行中文分词

基于自有语料创建Encoder

Python

from dashtext import SparseVectorEncoder

encoder = SparseVectorEncoder()

# （全部）自有语料
corpus = [
    "向量检索服务DashVector基于阿里云自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务",
    "DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成",
    "从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力",
    "简单灵活、开箱即用的SDK，使用极简代码即可实现向量管理",
    "自研向量相似性比对算法，快速高效稳定服务",
    "Schema-free设计，通过Schema实现任意条件下的组合过滤查询"
]

# 基于自有语料训练Encoder
encoder.train(corpus)

Java

import com.aliyun.dashtext.encoder.SparseVectorEncoder;
import java.util.*;

SparseVectorEncoder encoder = new SparseVectorEncoder();

//（全部）自有语料
List<String> corpus = Arrays.asList(
  "向量检索服务DashVector基于阿里云自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务",
  "DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成",
  "从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力",
  "简单灵活、开箱即用的SDK，使用极简代码即可实现向量管理",
  "自研向量相似性比对算法，快速高效稳定服务",
  "Schema-free设计，通过Schema实现任意条件下的组合过滤查询"
);

// 基于自有语料训练Encoder
encoder.train(corpus);

说明

内置Encoder可直接使用，无需使用原始语料进行训练，使用起来更加方便，同时泛化能力较强。但面对原始语料中专业术语较多等场景，准确性偏弱
基于自有语料创建Encoder，需要预先根据（全部）原始语料进行训练，准确性较高，自有语料创建Encoder具体使用可参考进阶使用
用户需根据自身业务场景和需求来选择Encoder，对于特定领域（大量专属词汇）的场景推荐基于自有语料创建Encoder

Step3. 插入带有Sparse Vector的Doc

Python

from dashvector import Doc

document = "向量检索服务DashVector基于阿里云自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。"
doc_sparse_vector = encoder.encode_documents(document)

print(doc_sparse_vector)
# 基于内置Encoder的output: 
# {380823393: 0.7262431704356519, 414191989: 0.7262431704356519, 565176162: 0.7262431704356519, 904594806: 0.7262431704356519, 1005505802: 0.7262431704356519, 1169440797: 0.8883757984694465, 1240922502: 0.7262431704356519, 1313971048: 0.7262431704356519, 1317077351: 0.7262431704356519, 1490140460: 0.7262431704356519, 1574737055: 0.7262431704356519, 1760434515: 0.7262431704356519, 2045788977: 0.8414146776926797, 2141666983: 0.7262431704356519, 2509543087: 0.7262431704356519, 3180265193: 0.7262431704356519, 3845702398: 0.7262431704356519, 4106887295: 0.7262431704356519}

collection.insert(Doc(
    id='A',
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    sparse_vector=doc_sparse_vector
))

Java

String document = "向量检索服务DashVector基于达摩院自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。";
Map<Long, Float> sparseVector = encoder.encodeDocuments(document);

System.out.println(sparseVector);
// 基于内置Encoder的output: 
// {380823393: 0.7262431704356519, 414191989: 0.7262431704356519, 565176162: 0.7262431704356519, 904594806: 0.7262431704356519, 1005505802: 0.7262431704356519, 1169440797: 0.8883757984694465, 1240922502: 0.7262431704356519, 1313971048: 0.7262431704356519, 1317077351: 0.7262431704356519, 1490140460: 0.7262431704356519, 1574737055: 0.7262431704356519, 1760434515: 0.7262431704356519, 2045788977: 0.8414146776926797, 2141666983: 0.7262431704356519, 2509543087: 0.7262431704356519, 3180265193: 0.7262431704356519, 3845702398: 0.7262431704356519, 4106887295: 0.7262431704356519}

Vector vector = Vector.builder().value(Arrays.asList(0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f)).build();

// 构建带有Sparse Vector的Doc
Doc doc = Doc.builder()
  .id("28")
  .sparseVector(sparseVector)
  .vector(vector)
  .build();

// 插入带有Sparse Vector的Doc
Response<Void> response = collection.insert(InsertDocRequest.builder().doc(doc).build());

Step4. 关键词感知的向量检索

Python

query = "什么是向量检索服务？"
sparse_vector = encoder.encode_queries(query)

print(sparse_vector)
# 基于内置Encoder的output: 
# {1169440797: 0.2947158712590364, 2045788977: 0.7052841287409635}

docs = collection.query(
    vector=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
    sparse_vector=sparse_vector
)

Java

String query = "什么是向量检索服务？";

Map<Long, Float> sparseVector = encoder.encodeQueries(query);

System.out.println(sparseVector);
// 基于内置Encoder的output: 
// {1169440797: 0.2947158712590364, 2045788977: 0.7052841287409635}

Vector vector = Vector.builder().value(Arrays.asList(0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f)).build();
      	
// 构建QueryDocRequest 
QueryDocRequest request = QueryDocRequest.builder()
  .vector(vector)
  .sparseVector(sparseVector)
  .topk(100)
  .includeVector(true)
  .build();

Response<List<Doc>> response = collection.query(request);
System.out.println(response);

Step5. 基于权重的关键词+语义检索

Python

from dashtext import combine_dense_and_sparse

query = "什么是向量检索服务？"
sparse_vector = encoder.encode_queries(query)

# 权重因子
alpha = 0.7
dense_vector = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
scaled_dense_vector, scaled_sparse_vector = combine_dense_and_sparse(dense_vector, sparse_vector, alpha)

docs = collection.query(
    vector=scaled_dense_vector,
    sparse_vector=scaled_sparse_vector
)

Java

String query = "什么是向量检索服务？";

Map<Long, Float> sparseVector = encoder.encodeQueries(query);

System.out.println(sparse_vector);
// 基于内置Encoder的output: 
// {1169440797: 0.2947158712590364, 2045788977: 0.7052841287409635}

Vector denseVector = Vector.builder().value(Arrays.asList(0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f)).build();

// 通过alpha因子调整稠密向量和稀疏向量
float alpha = 0.1;
sparse_vector.forEach((key, value) -> sparse_vector.put(key, value * alpha));
denseVector = Vector.builder().value(
            denseVector.getValue().stream().map(number -> number.floatValue() * alpha).collect(Collectors.toList())
    ).build();

// 构建QueryDocRequest 
QueryDocRequest request = QueryDocRequest.builder()
  .vector(denseVector)
  .sparseVector(sparseVector)
  .topk(100)
  .includeVector(true)
  .build();

Response<List<Doc>> response = collection.query(request);
System.out.println(response);

说明

参数alpha是控制稠密向量距离和稀疏向量距离加权的权重因子，alpha=0.0表示只采用稀疏向量进行距离度量，alpha=1.0表示只采用稠密向量进行距离度量。

API参考

更多DashText API详情可参考：

Python SDK：https://pypi.org/project/dashtext/