Qdrant - Vector Database
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混合搜索系统革新——利用Qdrant的查询API构建
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Qdrant 1.10引入了新的查询API，允许用户通过组合不同的搜索方法来构建混合搜索系统。查询API支持创建嵌套的多阶段查询，并支持每个点的多个向量。用户可以使用标准指标（如precision@k、MRR或NDCG）评估其搜索系统的效果。文章还讨论了构建混合搜索系统的选项，包括融合和重新排序方法。Qdrant 1.10中的新查询API提供了灵活性，可以尝试不同的设置。
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关键要点
- Qdrant 1.10引入了新的查询API，允许用户通过组合不同的搜索方法构建混合搜索系统。
- 新的查询API支持创建嵌套的多阶段查询，并支持每个点的多个向量。
- 用户可以使用标准指标（如precision@k、MRR或NDCG）评估搜索系统的效果。
- Qdrant提供了多种搜索方法，包括搜索、推荐和发现，新的查询API将这些方法整合为一个端点。
- 支持多向量的功能使得处理嵌入列表成为可能，特别适用于晚期交互模型。
- 构建混合搜索系统的两种主要方法是融合和重新排序，Qdrant支持互惠排名融合方法。
- 线性组合方法不适用于混合搜索，因为相关和不相关的项目在空间中不是线性可分的。
- 可以通过稀疏向量和密集向量的组合来构建混合搜索机制，并进行重新排序。
- 新的查询API提供了灵活性，允许用户尝试不同的设置以优化搜索体验。
- 在某些情况下，基于关键词的搜索可能优于向量搜索，反之亦然。
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延伸问答
Qdrant 1.10的新查询API有什么主要功能？
Qdrant 1.10的新查询API允许用户通过组合不同的搜索方法构建混合搜索系统，并支持创建嵌套的多阶段查询。
如何评估混合搜索系统的效果？
用户可以使用标准指标如precision@k、MRR或NDCG来评估搜索系统的效果。
构建混合搜索系统的主要方法有哪些？
构建混合搜索系统的主要方法包括融合和重新排序，Qdrant支持互惠排名融合方法。
Qdrant的多向量支持有什么优势？
多向量支持使得处理嵌入列表成为可能，特别适用于晚期交互模型，提高了搜索效率。
为什么线性组合不适用于混合搜索？
因为相关和不相关的项目在空间中不是线性可分的，线性组合无法有效区分它们。
如何利用Qdrant构建复杂的搜索管道？
可以通过组合不同的嵌入和搜索方法，使用新的查询API构建复杂的搜索管道，灵活性很高。
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