全端 LLM 應用開發-Day21-用 Qdrant 儲存向量資料

15th鐵人賽

大魔術熊貓工程師

2023-10-06 21:01:19

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全端 LLM 應用開發-Day21-用 Qdrant 儲存向量資料

昨天我們談了 Qdrant 的優勢，以及和其他向量資料庫的比較。還有一點我昨天忘記講的是，微軟的 Semantic Kernel 在推出沒多久時，就選擇了和 Qdrant 合作。可以知道 Qdrant 是一個相當有潛力的向量資料庫。今天我們就來教怎麼架設和使用吧！

環境設定

使用 docker compose 來在本地端架起來吧！使用下面的程式碼，建立檔案 docker-compose.yml，然後接著用指令 docker-compose up -d 來跑起來。

version: '3'
services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant
    restart: always
    ports:
      - '6333:6333'
    volumes:
      - ./qdrant_storage:/qdrant/storage

接著我們進到 localhost: 6333，就會看到 {"title":"qdrant - vector search engine","version":"1.1.3"}，這樣子代表成功了。
接著我們安裝 Qdrant 的 Python SDK，使用指令 poetry add qdrant-client
如果你在安裝 python sdk 時有出現下面錯誤，可以把 pyproject.toml 裡的 python 固定版本，而不要使用 ^。例如說你可以固定為 3.11.5。然後再執行 poetry update

Check your dependencies Python requirement: The Python requirement can be specified via the `python` or `markers` properties
    
    For qdrant-client, a possible solution would be to set the `python` property to ">=3.11,<3.12"

Qdrant 使用

Qdrant 的 collection 的觀念，和 Milvus 比較相近。我們在使用時，就是把向量資料存在 collection 裡面，但是不用像 Milvus 要先定義 schema。

建立一個 python 檔 qdrant_tutorial.py，先連線到 Qdrant 資料庫。

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http import models
from qdrant_client.http.models import PointStruct

client = QdrantClient("http://localhost:6333")

接著我們建立一個 collection，這裡向量長度一樣使用 1536，並且用 cosine 來算相似度。注意這裡我們用了 OptimizersConfigDiff 來優化搜尋，讓資料可以 load 進 memory 跑。然後我們使用 HnswConfigDiff ，m 是 Maximum degree of the node ，愈大會愈準但是更花資料，而 ef_construct 是 Search scope，並且可以把 hnsw 的索引儲存在硬碟上。程式碼改寫如下：


COLLECTION_NAME = "Lyrics"

def connection():
    client = QdrantClient("http://localhost:6333")

    client.recreate_collection(
        collection_name=COLLECTION_NAME,
        vectors_config=models.VectorParams(
            distance=models.Distance.COSINE,
            size=1536),
        optimizers_config=models.OptimizersConfigDiff(memmap_threshold=20000),
        hnsw_config=models.HnswConfigDiff(on_disk=True, m=16, ef_construct=100)
    )
    return client

接著我們一樣放入向量資料。

def get_embedding(text, model_name):
    response = openai.Embedding.create(
        input=text,
        engine=model_name
    )
    return response['data'][0]['embedding']

建立一個 function 是插入資料到 Qdrant。昨天提到 Qdrant 的 metadata 概念是 payload，這裡我們可以放入 json ，而 vector 的部份就插入 embedding 後的向量。值得一提的是，一個 points 可以放入多個 PointStruct，就是昨天提到一個 point 可以存多個向量，這也是 Qdrant 的特性。舉例來說，圖片做 embedding，該圖片的描述做 embedding 。這種應用場景很常見，而且是兩個一組的 embedding。如果要做這種應用的話，Qdrant 就非常方便。不過這裡我們就只放入文字的向量。

def upsert_vector(client, vectors, data):
    for i, vector in enumerate(vectors):
        client.upsert(
            collection_name=COLLECTION_NAME,
            points=[PointStruct(id=i,
                                vector=vectors[i],
                                payload=data[i])]
        )

    print("upsert finish")

再來建立一個 search 的 function。一般都會設定 append_payload=True，這樣子可以把存進去的 json 一起帶出來。

def search_from_qdrant(client, vector, k=1):
    search_result = client.search(
        collection_name=COLLECTION_NAME,
        query_vector=vector,
        limit=k,
        append_payload=True,
    )
    return search_result

接著就是我們的主程式了。

def main():

    EMBEDDING_MODEL_NAME = "embedding-ada-002"
    openai.api_base = "https://japanopenai2023ironman.openai.azure.com/"
    openai.api_key = "yourkey"
    openai.api_type = "azure"
    openai.api_version = "2023-03-15-preview"

    qclient = connection()

    data_objs = [
        {
            "id": 1,
            "lyric": "我會披星戴月的想你，我會奮不顧身的前進，遠方煙火越來越唏噓，凝視前方身後的距離"
        },
        {
            "id": 2,
            "lyric": "而我，在這座城市遺失了你，順便遺失了自己，以為荒唐到底會有捷徑。而我，在這座城市失去了你，輸給慾望高漲的自己，不是你，過分的感情"
        }
    ]
    embedding_array = [get_embedding(text["lyric"], EMBEDDING_MODEL_NAME)
                       for text in data_objs]


    upsert_vector(qclient, embedding_array, data_objs)

    query_text = "工程師寫城市"
    query_embedding = get_embedding(query_text, EMBEDDING_MODEL_NAME)
    results = search_from_qdrant(qclient, query_embedding, k=1)
    print(f"尋找 {query_text}:", results)

if __name__ == '__main__':
    main()

跑了之後，就會得到結果如下。

尋找 工程師寫城市: [ScoredPoint(id=1, version=1, score=0.79302907, payload={'id': 2, 'lyric': '而我，在這座城市遺失了你，順便遺失了自己，以為荒唐到底會有捷徑。而我，在這座城市失去了你，輸給慾望高漲的自己，不是你，過分的感情'}, vector=None)]

Qdrant 的使用是不是也很簡單呢！Qdrant 還有很多進階的使用，不過礙於篇幅的關係，我們向量資料庫已經談了九天。明天開始進到 embedding 後的下個階段，RAG！