近期简单学习了一下向量数据库 qdrant 与 sentence-transformers 库，两者结合可以构建一个简单的自然语言搜索引擎。顺着官方的教程实操了一遍之后，稍微调整一番，我在中文数据集上构建了一个自然语言搜索引擎。
数据采集
教程中的数据集是一些美国的初创公司的数据（来自 startups-list.com），我打算自己从互联网上采集一些中文数据集，正好近期一直在使用微信读书，决定采集微信读书平台上计算机分类下的书籍数据。
观察了微信读书网页版的请求之后，我发现可以通过 ‘https://weread.qq.com/web/bookListInCategory/{type}?maxIndex={maxIndex}‘ 获取指定分类下的书籍列表。 在实验过程中，我发现即使分类下有更多的书籍，maxIndex 超过 480 之后就不再返回新的数据了，这应该是微信读书官方的一些限制。不过计算机分类下一共有七个子分类，每个分类都采集四百多本书籍，总共有 3000 多本书籍，也足够使用了。
首先定义一个函数用于获取制定分类指定页数的书籍列表。
代码语言：javascript复制url = 'https://weread.qq.com/web/bookListInCategory/'
def fetch_page(param):
type, page = param
_url = f"{url}{type}?maxIndex={page*20}"
resp = requests.get(_url)
return resp.json()["books"]为了提高采集的效率，我创建了一个线程池用于批量执行采集任务。
代码语言：javascript复制from itertools import product
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
pages = list(
executor.map(
fetch_page,
product(
[700001, 700002, 700003, 700004, 700005, 700006, 700007],
range(1, 25),
),
)
)
books = []
for page in pages:
books.extend(page)最终的执行时间是 11 秒，相当不错的速度。
数据处理
参考教程里的流程，我使用 pandas 进行了初步的数据处理，并用 sentence-transformers 库生成书籍描述的向量表示。
代码语言：javascript复制from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
import pandas as pd
model = SentenceTransformer(
"paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", device="cuda"
)
df = pd.DataFrame([book['bookInfo'] for book in books])
vectors = model.encode(
[row.title ". " row.author "." row.intro for row in df.itertuples()],
show_progress_bar=True,
)
vectors.shape # (3244, 384)
np.save("wx_books.npy", vectors, allow_pickle=False)使用 qdrant 持久化向量数据
终于到了 qdrant 的环节，这里简单介绍一下 qdrant（内容来自 Microsoft Copilot）。
代码语言：javascript复制Qdrant 是一个开源的向量数据库和向量相似度搜索引擎，用 Rust 语言编写，可以快速、可靠地存储和搜索任意维度的向量，支持多种距离度量，如余弦、欧氏、曼哈顿等。Qdrant 可以用于构建基于语义嵌入或神经网络编码器的匹配、搜索、推荐等 AI 应用。
Qdrant 的主要特点有：
- 易于使用的 API，提供 OpenAPI v3 规范，可以生成几乎任何编程语言的客户端库，或者使用现成的 Python 或其他语言的客户端。
- 快速和准确，采用一种独特的自定义修改的 HNSW 算法进行近似最近邻搜索，具有最先进的速度，并且可以在不影响结果的情况下应用搜索过滤器。
- 可过滤，支持与向量关联的额外负载，不仅存储负载，而且还允许根据负载值过滤结果。与 Elasticsearch 的后过滤不同，Qdrant 保证检索到所有相关的向量。
- 丰富的数据类型，向量负载支持多种数据类型和查询条件，包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。负载过滤条件允许你构建几乎任何应该在相似度匹配之上工作的自定义业务逻辑。
- 分布式，支持云原生和水平扩展。无论你需要服务多少数据，Qdrant 都可以使用合适的计算资源。
- 高效，有效地利用你的资源。完全用 Rust 语言开发，实现了动态查询规划和负载数据索引。硬件感知的构建也可用于企业。参照官方文档的指导，我使用 docker 部署了一个 qdrant 服务。
代码语言：javascript复制docker run -d -p 6333:6333 -v $(pwd)/qdrant_data:/data qdrant/qdrant客户端使用的是官方提供的 python sdk。
代码语言：javascript复制pip install qdrant-client创建集合
连接到 qdrant 服务之后，创建一个集合用于存储书籍数据。
代码语言：javascript复制from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance
qdrant_client = QdrantClient("http://localhost:6333")
qdrant_client.recreate_collection(
collection_name="wx_books",
vectors_config=VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE),
)这里指定了向量的维度为 384，距离度量方法为余弦相似度。
导入数据
接下来使用 upload_collection 方法，将书籍详情与向量数据导入到 qdrant 中。
代码语言：javascript复制# vectors = np.load("./wx_books.npy")
# books = json.load(open("./wx_books.json", "r", encoding="utf-8"))
qdrant_client.upload_collection(
collection_name="wx_books",
vectors=vectors,
payload=(book['bookInfo'] for book in books),
ids=None, # Vector ids will be assigned automatically
batch_size=256, # How many vectors will be uploaded in a single request?
)这三千多条书籍数据的导入在我本地花费了 2 秒钟左右，速度还是很快的。
构建搜索引擎
这里可以完全照搬官方教程，创建一个 NeuralSearcher 类，用于在 qdrant 集合中进行自然语言搜索。
# search.py
from qdrant_client import QdrantClient
from sentence_transformers import SentenceTransformer
class NeuralSearcher:
def __init__(self, collection_name):
self.collection_name = collection_name
# Initialize encoder model
self.model = SentenceTransformer(
"paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", device="cpu"
)
# initialize Qdrant client
self.qdrant_client = QdrantClient("http://localhost:6333")
def search(self, text: str):
# Convert text query into vector
vector = self.model.encode(text).tolist()
# Use `vector` for search for closest vectors in the collection
search_result = self.qdrant_client.search(
collection_name=self.collection_name,
query_vector=vector,
query_filter=None, # If you don't want any filters for now
limit=5 # 5 the most closest results is enough
)
# `search_result` contains found vector ids with similarity scores along with the stored payload
# In this function you are interested in payload only
payloads = [hit.payload for hit in search_result]
return payloads接下来使用 FastAPI 创建一个简单的接口，用于接收用户的查询请求。
代码语言：javascript复制# api.py
from fastapi import FastAPI
# The file where NeuralSearcher is stored
from search import NeuralSearcher
app = FastAPI()
# Create a neural searcher instance
neural_searcher = NeuralSearcher(collection_name="wx_books")
@app.get("/api/search")
def search_startup(q: str):
return {"result": neural_searcher.search(text=q)}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
效果
定义一个 search 函数用来测试搜索服务的效果。
代码语言：javascript复制def search(q: str):
resp = requests.get(f"http://localhost:8000/api/search?q={q}")
for book in resp.json()['result']:
print(f'{book["title"]} - {book["author"]}')
print(book['intro'][:50])
print()既然主打的是自然语言搜索，查询条件可以不用太简单（例如“AI”，“C ”等关键词。）
代码语言：javascript复制search("初学者如何入门机器学习")
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总结
受益于 qdrant 和 sentence-transformers 这两个库，我们可以很方便地构建一个简单的自然语言搜索引擎，提供给用户更加自然的搜索体验。
