Qdrant - Vector Database
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使用FastEmbed的混合搜索
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Qdrant和FastEmbed构建混合搜索服务，以搜索初创公司的描述。教程包括数据准备、向量生成、API创建和部署，使用FastAPI提供搜索接口，结合稠密和稀疏向量模型，实现高效查询和结果重排序。
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关键要点
- 本教程介绍如何使用Qdrant和FastEmbed构建混合搜索服务，以搜索初创公司的描述。
- 混合搜索结合了稠密向量和稀疏向量，前者由BERT等神经网络生成，后者与传统全文搜索方法相关。
- 使用Fastembed包生成文本描述的向量，并使用FastAPI提供搜索API。
- 创建混合搜索服务的工作流程包括下载和准备数据集、加载数据到Qdrant、创建搜索API和部署服务。
- 需要的先决条件包括Docker、从startups-list.com获取的原始数据和Python 3.9及以上版本。
- 通过Fastembed集成，编码和上传数据到Qdrant可以在一个步骤中完成，简化了处理过程。
- 使用Qdrant管理数据，支持存储、更新和删除向量，并提供便捷的API进行搜索。
- 创建搜索API时，需要模型将查询转换为向量、Qdrant客户端执行搜索查询，以及重排序函数结合稠密和稀疏搜索结果。
- 使用FastAPI框架部署搜索服务，提供一个API端点供用户查询初创公司信息。
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延伸问答
如何使用Qdrant和FastEmbed构建混合搜索服务？
可以通过下载数据集、加载数据到Qdrant、创建搜索API并使用FastAPI部署服务来构建混合搜索服务。
混合搜索结合了哪些类型的向量？
混合搜索结合了稠密向量和稀疏向量，稠密向量由BERT等神经网络生成，稀疏向量与传统全文搜索方法相关。
使用FastEmbed生成向量的过程是怎样的？
使用FastEmbed可以在一个步骤中完成文本描述的编码和上传，简化了处理过程。
创建搜索API时需要哪些组件？
创建搜索API时需要将查询转换为向量的模型、Qdrant客户端执行搜索查询，以及结合稠密和稀疏搜索结果的重排序函数。
在构建混合搜索服务之前需要哪些先决条件？
需要Docker、从startups-list.com获取的原始数据和Python 3.9及以上版本。
如何使用FastAPI部署搜索服务？
可以通过创建FastAPI应用并定义一个API端点来部署搜索服务，使用HybridSearcher类处理查询。
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