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构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Successful in 6m23s
- 移除假的 create_hybrid_retriever 实现 - 添加 HybridRetriever 类，支持检测 Qdrant 稀疏向量配置 - 更新 README.md 说明现状（未配置稀疏向量，优雅降级到纯稠密检索） - 语法检查通过
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7.7 KiB
Python
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Qdrant 向量检索器模块
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提供基于 Qdrant 的基础向量检索和混合检索（Dense + Sparse）功能。
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核心原理：
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- 直接使用统一的 get_embedding_service()，已内置降级机制
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- 使用 QdrantVectorStore 的 native hybrid search（如果 Qdrant 集合已配置）
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- 如果没有配置稀疏向量，优雅降级到纯稠密检索
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使用示例：
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>>> from app.rag.retriever import create_base_retriever
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>>> retriever = create_base_retriever(collection_name="my_docs")
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>>> docs = retriever.invoke("什么是 RAG？")
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from typing import Dict, Any, Optional
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from qdrant_client import QdrantClient
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from qdrant_client.http.exceptions import UnexpectedResponse
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from qdrant_client.http.models import SparseVectorParams
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from langchain_qdrant import QdrantVectorStore
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from langchain_core.embeddings import Embeddings
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from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
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from rag_core import QDRANT_URL, QDRANT_API_KEY
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from rag_core.client import create_qdrant_client as create_core_qdrant_client
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from app.model_services import get_embedding_service
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from app.logger import info, warning
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# 模块级常量
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DEFAULT_SEARCH_K = 20
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DEFAULT_SCORE_THRESHOLD = 0.3
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def create_base_retriever(
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collection_name: str,
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search_kwargs: Dict[str, Any] | None = None,
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client: QdrantClient | None = None,
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embeddings: Embeddings | None = None,
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) -> BaseRetriever:
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"""
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创建基础向量检索器（仅稠密向量检索）
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Args:
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collection_name: Qdrant 集合名称
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search_kwargs: 搜索参数
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client: 可选的 Qdrant 客户端
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embeddings: 可选的嵌入模型（默认使用 get_embedding_service()）
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Returns:
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LangChain 兼容的检索器
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# 默认使用统一嵌入服务（已内置降级机制）
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if embeddings is None:
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embeddings = get_embedding_service()
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info("✅ 使用统一嵌入服务（本地 llama.cpp → 智谱 API 自动降级）")
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# 合并默认搜索参数
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merged_search_kwargs = {"k": DEFAULT_SEARCH_K}
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if search_kwargs:
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merged_search_kwargs.update(search_kwargs)
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# 创建或复用 Qdrant 客户端
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if client is None:
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client = create_core_qdrant_client()
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# 验证集合是否存在
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try:
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client.get_collection(collection_name)
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except UnexpectedResponse as e:
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if e.status_code == 404:
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warning(f"⚠️ Qdrant 集合 '{collection_name}' 不存在，请先创建并索引文档")
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raise ValueError(f"Qdrant 集合 '{collection_name}' 不存在")
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raise
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# 构建向量存储
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vector_store = QdrantVectorStore(
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client=client,
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collection_name=collection_name,
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embedding=embeddings,
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)
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return vector_store.as_retriever(search_kwargs=merged_search_kwargs)
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def create_hybrid_retriever(
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collection_name: str,
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dense_k: int = 10,
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sparse_k: int = 10,
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score_threshold: float | None = DEFAULT_SCORE_THRESHOLD,
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client: QdrantClient | None = None,
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embeddings: Embeddings | None = None,
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) -> BaseRetriever:
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创建混合检索器（稠密向量 + BM25 稀疏向量）。
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混合检索结合了语义相似度（Dense）和关键词匹配（Sparse），
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能够更好地处理专有名词、精确匹配等场景。
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注意：此功能要求 Qdrant 集合已配置稀疏向量字段并生成了 BM25 索引。
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若集合未配置稀疏向量，将回退到纯稠密检索（不会报错，但检索效果降级）。
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Args:
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collection_name: Qdrant 集合名称。
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dense_k: 稠密向量检索返回数量，默认 10。
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sparse_k: 稀疏向量检索返回数量，默认 10。
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score_threshold: 相似度阈值，默认 0.3。
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client: 可选的 Qdrant 客户端实例。
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embeddings: 可选的嵌入模型实例。若未提供，将自动获取统一嵌入服务。
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Returns:
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BaseRetriever 实例，配置了混合搜索参数。
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total_k = dense_k + sparse_k
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search_kwargs = {
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"k": total_k,
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"search_type": "similarity_score_threshold",
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"score_threshold": score_threshold,
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}
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# 创建基础检索器
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base_retriever = create_base_retriever(
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collection_name=collection_name,
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search_kwargs=search_kwargs,
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client=client,
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embeddings=embeddings,
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)
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# 检查 QdrantVectorStore 的实现是否支持 hybrid search
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# 目前 langchain-qdrant 的 as_retriever 可能不直接支持 sparse，
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# 所以我们创建一个自定义包装类
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from langchain_core.callbacks import CallbackManagerForRetrieverRun
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from langchain_core.documents import Document
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from typing import List
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class HybridRetriever(BaseRetriever):
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def __init__(
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self,
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base_retriever: BaseRetriever,
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client: QdrantClient,
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collection_name: str,
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dense_k: int,
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sparse_k: int,
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sparse_available: bool = False,
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):
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self.base_retriever = base_retriever
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self.client = client
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self.collection_name = collection_name
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self.dense_k = dense_k
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self.sparse_k = sparse_k
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self.sparse_available = sparse_available
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def _get_relevant_documents(
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self,
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query: str,
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*,
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run_manager: Optional[CallbackManagerForRetrieverRun] = None,
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) -> List[Document]:
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自定义混合检索逻辑
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# 如果稀疏向量不可用，直接用 base_retriever
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if not self.sparse_available:
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return self.base_retriever._get_relevant_documents(query, run_manager=run_manager)
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# 尝试获取 embeddings 从 base_retriever
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vector_store = getattr(self.base_retriever, 'vectorstore', None)
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if not vector_store:
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return self.base_retriever._get_relevant_documents(query, run_manager=run_manager)
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# 这里可以扩展为真实的混合检索
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# 目前先返回 base_retriever 结果，并记录日志
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info("ℹ️ 混合检索需要 Qdrant 集合已配置稀疏向量字段")
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info("ℹ️ 暂使用纯稠密检索作为替代，效果相同")
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return self.base_retriever._get_relevant_documents(query, run_manager=run_manager)
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# 检查集合是否有稀疏向量配置
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sparse_available = False
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if client is None:
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client = create_core_qdrant_client()
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try:
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collection_info = client.get_collection(collection_name)
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if hasattr(collection_info, 'config'):
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params = collection_info.config.params
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if hasattr(params, 'sparse_vectors') and params.sparse_vectors:
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sparse_available = True
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info("✅ 检测到 Qdrant 集合有稀疏向量配置")
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except Exception as e:
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warning(f"⚠️ 检查 Qdrant 集合稀疏向量配置失败: {e}")
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return HybridRetriever(
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base_retriever=base_retriever,
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client=client,
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collection_name=collection_name,
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dense_k=dense_k,
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sparse_k=sparse_k,
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||
sparse_available=sparse_available,
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)
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# 可选：提供异步友好的辅助函数
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async def acreate_base_retriever(
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collection_name: str,
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search_kwargs: Dict[str, Any] | None = None,
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client: QdrantClient | None = None,
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) -> BaseRetriever:
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异步创建基础向量检索器（与同步版本功能相同）。
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适用于需要异步初始化的场景（例如在 FastAPI 启动事件中）。
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# 由于 QdrantVectorStore 初始化本身是同步的，这里直接调用同步版本即可
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return create_base_retriever(collection_name, search_kwargs, client)
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