本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合灵积模型服务上的Embedding API，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建 + 向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 QQ 浏览器搜索标题语料库（QBQTC：QQ Browser Query Title Corpus）进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关标题。

什么是 Embedding

简单来说，Embedding 是一个多维向量的表示数组，通常由一系列数字组成。Embedding 可以用来表示任何数据，例如文本、音频、图片、视频等等，通过 Embedding 我们可以编码各种类型的非结构化数据，转化为具有语义信息的多维向量，并在这些向量上进行各种操作，例如相似度计算、聚类、分类和推荐等。

整体流程概述

• Embedding ：通过 DashScope 提供的通用文本向量模型，对语料库中所有标题生成对应的 embedding 向量。

• 构建索引服务和查询 ：

  • 通过 DashVector 向量检索服务对生成 embedding 向量构建索引。
  • 将查询文本 embedding 向量作为输入，通过 DashVector 搜索相似的标题。

具体操作流程

前提条件

• 开通灵积模型服务，并获得 API-KEY：开通 DashScope 并创建 API-KEY。

• 开通 DashVector 向量检索服务，并获得 API-KEYAPI-KEY 管理。

1、环境安装

说明

需要提前安装 Python3.7 及以上版本，请确保相应的 python 版本。

pip3 install dashvector dashscope

2、数据准备

QQ 浏览器搜索相关性数据集（QBQTC, QQ Browser Query Title Corpus），是 QQ 浏览器搜索引擎目前针对大搜场景构建的一个融合了相关性、权威性、内容质量、时效性等维度标注的学习排序（LTR）数据集，广泛应用在搜索引擎业务场景中。作为 CLUE-beanchmark 的一部分，QBQTC 数据集可以直接从 github 上下载（训练集路径为 dataset/train.json）。

git clone https://github.com/CLUEbenchmark/QBQTC.git
wc -l QBQTC/dataset/train.json

数据集中的训练集（train.json）其格式为 json：

{
  "id": 0, 
  "query": "小孩咳嗽感冒", 
  "title": "小孩感冒过后久咳嗽该吃什么药育儿问答宝宝树", 
  "label": "1"
}

我们将从这个数据集中提取 title，方便后续进行 embedding 并构建检索服务。

import json

def prepare_data(path, size):
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        batch_docs = []
        for line in f:
            batch_docs.append(json.loads(line.strip()))
            if len(batch_docs) == size:
                yield batch_docs[:]
                batch_docs.clear()

        if batch_docs:
            yield batch_docs

3、通过 DashScope 生成 Embedding 向量

DashScope 灵积模型服务通过标准的 API 提供了多种模型服务。其中支持文本 Embedding 的模型中文名为通用文本向量，英文名为 text-embedding-v1。我们可以方便的通过 DashScope API 调用来获得一段输入文本的 embedding 向量。

说明

需要使用您的 api-key 替换示例中的 your-dashscope-api-key ，代码才能正常运行。

import dashscope
from dashscope import TextEmbedding

dashscope.api_key='{your-dashscope-api-key}'


def generate_embeddings(text):
    rsp = TextEmbedding.call(model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v1,
                             input=text)

    embeddings = [record['embedding'] for record in rsp.output['embeddings']]
    return embeddings if isinstance(text, list) else embeddings[0]


# 查看下embedding向量的维数，后面使用 DashVector 检索服务时会用到，目前是1536
print(len(generate_embeddings('hello')))

4、通过 DashVector 构建检索：向量入库

DashVector 向量检索服务上的数据以集合（Collection）为单位存储，写入向量之前，我们首先需要先创建一个集合来管理数据集。创建集合的时候，需要指定向量维度，这里的每一个输入文本经过 DashScope 上的 text_embedding_v1 模型产生的向量，维度统一均为 1536。

DashVector 除了提供向量检索服务外，还提供倒排过滤功能 和 scheme free 功能。所以我们为了演示方便，可以写入数据时，可以将 title 内容写入 DashVector 以便召回。写入数据还需要指定 id，我们可以直接使用 QBQTC 中 id。

说明

需要使用您的 api-key 替换示例中的 your-dashvector-api-key ，以及您的 Cluster Endpoint 替换示例中的 your-dashvector-cluster-endpoint ，代码才能正常运行。

from dashvector import Client, Doc


# 初始化 DashVector client
client = Client(
  api_key='{your-dashvector-api-key}',
  endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'
)

# 指定集合名称和向量维度
rsp = client.create('sample', 1536)
assert rsp

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

batch_size = 10
for docs in list(prepare_data('QBQTC/dataset/train.json', batch_size)):
    # 批量 embedding
    embeddings = generate_embeddings([doc['title'] for doc in docs])

    # 批量写入数据
    rsp = collection.insert(
        [
            Doc(id=str(doc['id']), vector=embedding, fields={"title": doc['title']}) 
            for doc, embedding in zip(docs, embeddings)
        ]
    )
    assert rsp

5、语义检索：向量查询

在把 QBQTC 训练数据集里的 title 内容都写到 DashVector 服务上的集合里后，就可以进行快速的向量检索，实现"语义搜索"的能力。继续上面代码的例子，假如我们要搜索有多少和'应届生 招聘'相关的 title 内容，可以通过在 DashVector 上去查询'应届生 招聘'，即可迅速获取与该查询语义相近的内容，以及对应内容与输入之间的相似指数。

# 基于向量检索的语义搜索
rsp = collection.query(generate_embeddings('应届生 招聘'), output_fields=['title'])

for doc in rsp.output:
    print(f"id: {doc.id}, title: {doc.fields['title']}, score: {doc.score}")

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