插入向量库是否需要使用 Jina 的 Embedding 和 Reranker 取决于你希望如何处理和优化语义搜索的质量。以下是使用 Jina Embedding 和 Reranker 的原因，以及它们如何作用于插入向量库的流程。
1. Jina 的 Embedding 作用
Jina 是一个流行的开源框架，用于构建多模态搜索系统。Jina 的 Embedding 模型可以将文本或其他数据转换成向量表示，方便存储在向量数据库（如 Milvus）中，支持更高效的相似度检索。
如果你希望在 Milvus 中进行基于语义的搜索（而不仅仅是基于关键词匹配），则可以使用 Jina 提供的 Embedding 模型来将术语和相关数据转换为向量，并将这些向量存储在 Milvus 中。
Embedding 的步骤：
- 获取文本或术语：如 “收入”、“净利润” 等术语。
- 使用 Jina 的 Embedding 模型：将这些术语转换为语义向量（即高维度向量表示）。
- 将向量插入到 Milvus：通过向量表示进行高效的相似度搜索。
什么时候需要 Embedding？
- 当你需要语义匹配时，比如用户可能输入的是同义词或类似的概念。Embedding 会捕捉到词语之间的语义关系，而不仅仅是字符串匹配。
- 提高查询改写的准确性，Embedding 向量化后的术语可以更好地进行相似度计算，找到最相关的术语进行改写。
2. Reranker 的作用
Reranker 是一个重排序模型，通常在搜索结果返回之后，用于根据更复杂的规则或模型对结果进行二次排序。Reranker 在以下情况下是有用的：
- 多阶段检索：在初步检索后，可以使用 Reranker 对返回的结果根据更多上下文或更细粒度的语义关系进行重排序，确保最相关的结果排在前面。
- 提高搜索精度：Reranker 可以基于上下文和用户查询更好地优化结果排序。
3. 如何结合 Jina Embedding 和 Reranker？
- Embedding：负责将术语和用户查询转化为语义向量。这一步是插入向量库之前的必要步骤，以便向量库可以高效处理语义搜索。
- Reranker：在你从 Milvus 中检索到最相关的术语后，使用 Reranker 对结果进行重排序。这一步确保返回的结果更加符合用户的意图。
4. 如何将它们结合到你的现有代码中？
更新 MilvusClient，使用 Jina 的 Embedding 模型
首先，确保你已经安装了 Jina 的必要依赖：
pip install jina然后你可以使用 Jina 的预训练 Embedding 模型来将术语转化为向量。
from jina import Flow
from jina.types.document.generators import from_dict
from pymilvus import Collection, connections
class MilvusClient:
def __init__(self):
# 连接 Milvus 服务器
connections.connect(alias="default", host="localhost", port="19530")
# 定义 Collection Schema
self.collection_name = "industry_terms"
self.collection = Collection(name=self.collection_name)
# Jina 流，用于 Embedding
self.flow = Flow().add(uses='jinahub://TransformerTorchEncoder')
def embed_and_insert_terms(self, term_data_list):
"""
1. 使用 Jina 进行 Embedding
2. 插入向量数据到 Milvus 知识库
"""
# 准备插入数据
field_names = [data['field_name'] for data in term_data_list]
terms = [data['term'] for data in term_data_list]
source_tables = [data['source_table'] for data in term_data_list]
descriptions = [data['description'] for data in term_data_list]
data_types = [data['data_type'] for data in term_data_list]
related_fields = [data['related_fields'] for data in term_data_list]
explanations = [data['term_explanation'] for data in term_data_list]
# 通过 Jina 的 Embedding 将术语转换为向量
docs = from_dict([{"text": term} for term in terms])
with self.flow:
embedding_docs = self.flow.post(on='/index', inputs=docs)
# 从嵌入结果中提取向量
embeddings = [doc.embedding for doc in embedding_docs]
# 插入向量和原始数据到 Milvus 中
self.collection.insert([field_names, terms, source_tables, descriptions, data_types, related_fields, explanations, embeddings])
print(f"成功插入了 {len(term_data_list)} 条数据到 Milvus 知识库")更新 search_terms，进行语义搜索并使用 Reranker
class MilvusClient:
# 初始化和插入方法如上
def search_terms(self, query: str):
"""
1. 使用 Jina 进行查询的 Embedding。
2. 在 Milvus 中进行相似度搜索。
3. 使用 Reranker 对搜索结果进行重排序。
"""
# Step 1: 使用 Jina 进行 Embedding
docs = from_dict([{"text": query}])
with self.flow:
query_docs = self.flow.post(on='/search', inputs=docs)
query_embedding = query_docs[0].embedding
# Step 2: 在 Milvus 中进行向量搜索
search_results = self.collection.search(
data=[query_embedding],
anns_field="embedding", # 搜索字段为 embedding
param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
limit=10
)
# Step 3: 使用 Reranker 对结果进行重排序（此处是简单的排序示例）
sorted_results = sorted(search_results, key=lambda x: x.distance)
if len(sorted_results) > 0:
return sorted_results[0].entities[0]["term"] # 返回最相关的术语
else:
return None # 如果没有找到匹配项，返回 None5. 使用 Jina 和 Milvus 的工作流程
- 术语数据插入：使用 Jina 的 Embedding 模型，将术语转换为向量并存入 Milvus 向量库。
- 用户查询处理：
- 首先对用户的查询进行 Embedding。
- 使用生成的向量在 Milvus 中进行相似度搜索，找到最接近的术语。
- Reranker 重新排序：对 Milvus 返回的候选结果进行重排序，确保最相关的结果排在前面。
- 返回改写结果：使用改写的术语查询 Clude 模型生成 SQL。
6. 总结
在插入数据之前使用 Jina 的 Embedding 模型来生成术语的向量表示是非常有必要的，它将大大提高语义搜索的精度。然后，搜索后可以使用 Reranker 对候选结果进行重排序，以进一步提高查询的准确性。
具体来说：
- Embedding：确保术语能够在 Milvus 中进行语义级别的搜索，而不是基于关键词匹配。
- Reranker：进一步提升搜索结果的相关性，确保最符合用户查询意图的术语排在首位。
你可以根据需求选择合适的 Embedding 模型和 Reranker 机制，来优化整体查询流程。