基于Milvus的密集向量和稀疏向量混合搜索

基于Milvus的密集向量和稀疏向量混合搜索技术

引言

在当今大数据时代，高效的信息检索技术至关重要。传统的搜索方式在处理复杂多样的数据时往往捉襟见肘，而混合搜索技术融合了多种特征表示和搜索算法，能够显著提升搜索的准确性和效率。本文将深入剖析基于Milvus的密集向量和稀疏向量实现混合搜索的Python代码，详细介绍其技术原理、实现细节以及应用场景。

技术背景

Milvus介绍

Milvus是一款开源的向量数据库，专为海量向量数据的存储、索引和查询而设计。它提供了高度优化的向量索引算法，能够快速处理大规模的向量搜索任务，广泛应用于人工智能、机器学习、图像识别、自然语言处理等领域。

混合搜索概念

混合搜索结合了不同类型的特征向量，如密集向量（Dense Vector）和稀疏向量（Sparse Vector），以更全面地描述数据的特征。密集向量通常通过深度学习模型生成，能够捕捉数据的语义信息；稀疏向量则利用传统的文本特征提取方法，如TF-IDF，保留了文本的词频和逆文档频率信息。通过将两者结合，混合搜索能够在不同层面上对数据进行匹配，提高搜索结果的质量。

代码实现解析

初始化部分

class HybridSearchTool:
    def __init__(self, dense_model_path, sparse_model_path='', host='localhost', port='19530', user='root',
                 password='password', stopwords_path='stopwords.txt', initial_texts=[]):
        # 定义停用词
        self.STOPWORDS = set()
        try:
            with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                for line in f:
                    self.STOPWORDS.add(line.strip())
        except FileNotFoundError:
            print("未找到停用词文件，继续使用空停用词集。")

        self.DENSE_MODEL_PATH = dense_model_path
        self.SPARSE__MODEL_PATH = sparse_model_path

        # 连接到 Milvus
        connections.connect(
            alias="default",
            host=host,
            port=port,
            user=user,
            password=password
        )

        # 初始化 SentenceTransformer