大模型结合知识库问答应用第一次实践（上）

记录一次用大模型LLM和向量数据库，搭建垂直领域的知识库问答实践。采用的LangChain框架，Qdrant向量数据库、Qwen大语言模型。本文介绍如何把文本转换成向量，存储到向量数据库中，为后续的大模型知识库问答应用做知识库数据准备。

1、向量数据库的介绍

向量数据库的核心思想是将文本、图像、视频转换成向量，然后把转换后的向量数据存储在数据库中，向量维度大小代表文本、图像或视频的特征维度。当用户输入问题时，将问题转换成相应维度的向量，然后在数据库中搜索最相似的向量。

对于不同的数据，我们需要采用不同的向量化模型。这里我采用的是nlp_corom_sentence-embedding_chinese-base-ecom模型，在魔塔社区下载

向量相似度的计算算法有如下几种：

欧几里得距离（Euclidean Distance）：两个向量之间的距离，适用于需要考虑向量长度的相似性计算。
余弦相似度（Cosine Similarity）：两个向量之间的夹角余弦值，余弦相似度对向量的长度不敏感，只关注向量的方向，因此适用于高维向量的相似性计算。
点积相似度 (Dot product Similarity) ：两个向量之间的点积值。优点在于它简单易懂，计算速度快，并且兼顾了向量的长度和方向。

我选择了Qdrant，使用的默认的余弦相似度计算向量相似性。Qdrant其占用资源开销小，基础功能都不错，部署简单Docker，部署后，有API接口和WebUI。客户端支持Java SDK和python SDK。

Docker部署，执行下面命令

代码语言：shell复制

docker run -d --network=host --restart=always  -p 6333:6333 -p 6334:6334 
    -v /work/qdrant/qdrant_storage:/qdrant/storage:z 
    -e QDRANT__SERVICE__API_KEY=XXXX 
    --name qdrant qdrant/qdrant

启动后直接访问http://ip:6333/dashboard#/

2、python代码实现把文本存储到向量数据库中

python环境：3.9

pip install 安装依赖

代码语言：txt复制

langchain==0.1.11
unstructured==0.12.6
markdown==3.5.2
qdrant-client==1.8.0
lark==1.1.9
modelscope==1.13.1
torch==2.2.1
transformers==4.38.2

分隔markdown文档

代码语言：python代码运行次数：0复制

def split_markdown(docs_path, splitters, chunk_size, chunk_overlap):
    path = docs_path
    loader = NotionDirectoryLoader(path)
    docs = loader.load()
    docs_splits = []

    for doc in docs:
        # Let's create groups based on the section headers in our page
        # 设置markdown文档的一级标题分隔
        markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=splitters)
        # 按照分隔符分隔文档，返回List<Document>类型,Document中包含page_content和metadata(元数据自动包含分隔符)
        md_header_splits = markdown_splitter.split_text(doc.page_content)

        # Define our text splitter
        # 设置分块的大小 chunkSize和chunkOverlap
        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap)
        # 把文档进一步按照chunkSize大小分块
        docs_splits.extend(text_splitter.split_documents(md_header_splits))

    for doc in docs_splits:
        # 把文档的标题插入到文档内容中
        if doc.metadata.get("h1") is not None:
            doc.page_content = '#'   doc.metadata.get("h1")   ">>"   doc.page_content
    return docs_splits

把分隔后的markdown文档插入到向量数据库

代码语言：python代码运行次数：0复制

def get_embedding(model_path):
    # 加载模型 不需要外网
    embedding = ModelScopeEmbeddings(
        model_id=os.path.join(model_path, "model/nlp_corom_sentence-embedding_chinese-base-ecom")
    )
    return embedding

def save_doc_vector(model_path, docs, collection_name, url, api_key, port=6333):
    Qdrant.from_documents(
        docs,
        embedding=get_embedding(model_path),
        url=url,
        port=port,
        api_key=api_key,
        collection_name=collection_name,
        force_recreate=True
    )

主函数

代码语言：python代码运行次数：0复制

if __name__ == '__main__':
    chunk_size = 300
    chunk_overlap = 20
    database_url = 'http://IP'
    database_port = 6333
    database_api_key = 'XXXX'
    collection_name = '自己定义的集合名称'
    
    splitters = [
        ("#", "h1")
    ]
    path = r"D:docs"  # 文档文件夹
    model_path = r"D:model"  # 向量化模型的文件夹
    docs = split_markdown(path, splitters, chunk_size, chunk_overlap)
    print("共分隔了{0}个文本块".format(docs.__len__()))

    print("===========覆盖式插入文档到向量数据库==============")
    if docs.__len__() > 0:
        save_doc_vector(model_path, docs, collection_name, database_url, database_api_key, database_port)

3、查看qdrant客户端，可以看到已经生成了集合，点击集合进入就是具体的文本分片后的向量

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