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标题: 分组向量检索 [打印本页]

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作者: 愛在花開的季節    时间: 2024-11-25 15:03
标题: 分组向量检索
本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值举行分组返回。
背景介绍

在向量检索的实际应用中，有些场景必要将向量检索的结果分组返回。例如：

• 在RAG中，一篇文档往往必要拆分为多个段落，每个段落生成一个向量存入DashVector。在向量检索时，为了结果的多样性，不希望所有结果都来自同一篇文档的段落，而是希望结果返回多篇文档，而且每篇文档下仅返回最相似的若干个段落。
  
• 在商品图像检索时，每个商品通常有多个商品图片，每个图片生成一个向量存入DashVector。在向量检索时，为了结果的多样性，不希望所有结果都是同一个商品的图片，而是希望返回多样化商品，而且每个商品下仅返回最相似的若干个图片。
  

向量检索服务DashVector支持分组向量检索，对于上面的两个场景可以通过分组检索Doc接口分别设置group_by_field为"文档ID"和"商品ID"，然后执行分组向量检索。
利用示例

条件条件

• 已创建Cluster
  
• 已获得API-KEY
  
• 已安装最新版SDK
  

插入带有Field的数据

说明
必要利用您的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。

1. import dashvector
2. import numpy as np
4. client = dashvector.Client(
5.     api_key='YOUR_API_KEY',
6.     endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
7. )
8. ret = client.create(
9.     name='group_by_demo',
10.     dimension=4,
11.     fields_schema={'document_id': str, 'chunk_id': int}
12. )
13. assert ret
15. collection = client.get(name='group_by_demo')
17. ret = collection.insert([
18.     ('1', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-01', 'chunk_id': 1, 'content': 'xxxA'}),
19.     ('2', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-01', 'chunk_id': 2, 'content': 'xxxB'}),
20.     ('3', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-02', 'chunk_id': 1, 'content': 'xxxC'}),
21.     ('4', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-02', 'chunk_id': 2, 'content': 'xxxD'}),
22.     ('5', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-02', 'chunk_id': 3, 'content': 'xxxE'}),
23.     ('6', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-03', 'chunk_id': 1, 'content': 'xxxF'}),
24. ])
25. assert ret

复制代码

执行分组向量检索

1. ret = collection.query_group_by(
2.     vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
3.     group_by_field='document_id',  # 按document_id字段的值分组
4.     group_count=2,  # 返回2个分组
5.     group_topk=2,   # 每个分组最多返回2个doc
6. )
7. # 判断是否成功
8. if ret:
9.     print('query_group_by success')
10.     print(len(ret))
11.     print('------------------------')
12.     for group in ret:
13.         print('group key:', group.group_id)
14.         for doc in group.docs:
15.             prefix = ' -'
16.             print(prefix, doc)

复制代码

上面分组检索的示例结果如下：

1. query_group_by success
2. 4
3. ------------------------
4. group key: paper-01
5. - {"id": "2", "fields": {"document_id": "paper-01", "chunk_id": 2, "content": "xxxB"}, "score": 0.6807}
6. - {"id": "1", "fields": {"document_id": "paper-01", "chunk_id": 1, "content": "xxxA"}, "score": 0.4289}
7. group key: paper-02
8. - {"id": "3", "fields": {"document_id": "paper-02", "chunk_id": 1, "content": "xxxC"}, "score": 0.6553}
9. - {"id": "5", "fields": {"document_id": "paper-02", "chunk_id": 3, "content": "xxxE"}, "score": 0.4401}

复制代码

限定说明

重要

• group_by_field只能指定新建Collection时通过fields_schema参数定义的Field名称，Schema Free字段不支持分组检索。
  
• group_count和group_topk均为尽力而为参数，实际返回的分组数（group_count）和每个分组的doc数（group_topk）大概少于所设置的值。DashVector会优先包管分组数（group_count）。
  
• 过大的group_count和group_topk会增长索引扫描量，从而导致接口耗时增长。当前group_count最大值为64，group_topk最大值为16。
  

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