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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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- 基础检索：将查询文本转换为向量，在 Qdrant 中进行近似最近邻（ANN）搜索，
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使用余弦相似度返回最相似的 k 个文档。
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- 混合检索：结合稠密向量检索（语义相似）和 BM25 稀疏向量检索（关键词匹配），
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通过加权或分数融合提高召回精度。
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使用示例：
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>>> from rag_core import LlamaCppEmbedder
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>>> embedder = LlamaCppEmbedder()
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>>> embeddings = embedder.as_langchain_embeddings()
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>>>
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>>> # 创建基础检索器
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>>> retriever = create_base_retriever(
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... collection_name="my_docs",
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... embeddings=embeddings,
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... search_kwargs={"k": 10}
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... )
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>>>
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>>> # 执行检索
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>>> docs = retriever.invoke("什么是 RAG？")
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from typing import Dict, Any
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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 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, LlamaCppEmbedder
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from rag_core.client import create_qdrant_client as create_core_qdrant_client
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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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) -> BaseRetriever:
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创建基础向量检索器（仅稠密向量检索）。
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该检索器使用嵌入模型将查询转为向量，在 Qdrant 集合中执行 ANN 搜索，
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返回语义上最相似的文档块。
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Args:
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collection_name: Qdrant 集合名称（需预先创建并索引）。
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search_kwargs: 搜索参数，可包含：
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- k (int): 返回的文档数量，默认 20。
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- score_threshold (float): 相似度阈值，仅返回高于此分数的文档。
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- filter (dict): Qdrant 过滤条件。
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若为 None，则使用默认值 {"k": 20}。
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client: 可选的 Qdrant 客户端实例。若未提供，将自动创建。
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Returns:
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BaseRetriever 实例，可直接调用 .invoke(query) 或 .ainvoke(query) 检索。
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Raises:
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ValueError: 如果集合不存在或嵌入模型无效。
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# 嵌入模型
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embedder = LlamaCppEmbedder()
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embeddings = embedder.as_langchain_embeddings()
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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（可选，便于提前发现问题）
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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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raise ValueError(
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f"Qdrant 集合 '{collection_name}' 不存在，请先创建并索引文档。"
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)
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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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# 返回检索器
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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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) -> 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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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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}
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if score_threshold is not None:
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search_kwargs["score_threshold"] = score_threshold
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# 复用基础检索器创建逻辑，只需调整搜索参数
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return 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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)
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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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