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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：

1. 获取文本或术语：如 “收入”、“净利润” 等术语。
2. 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）。
3. 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, connectionsclass MilvusClient:def __init__(self):# 连接 Milvus 服务器connections.connect(alias="default", host="localhost", port="19530")# 定义 Collection Schemaself.collection_name = "industry_terms"self.collection = Collection(name=self.collection_name)# Jina 流，用于 Embeddingself.flow = Flow().add(uses='jinahub://TransformerTorchEncoder')def embed_and_insert_terms(self, term_data_list):"""1. 使用 Jina 进行 Embedding2. 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 Embeddingdocs = 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 embeddingparam={"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 None

5. 使用 Jina 和 Milvus 的工作流程

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。