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前言

本次我们来讲下如何进行知识库索引的构建。在这里会从向量嵌入、多模态嵌入、向量数据库、索引优化，一步步来说明这个过程。

向量嵌入

基本概念

嵌入（也就是经常提到的embedding），可以把真实实际中的复杂对象，如一句话、一张图、一个视频转为数字化的编码的向量。

可以想象，在一个多维的空间里，一句话、一张图、一个视频都可以嵌入到这个多维空间，同时保留原有的关键信息。这个过程就是embedding。

如上的embedding model也就是嵌入模型，他就是将一句话（原始对象）转为了一个向量（向量空间的一个点），这个向量可以表示为[0.5, 1.2, -0.7, …]，实际向量长度有512 768 1024甚至更长的。长度越长，可以表达的信息越丰富，当然存储与计算量也越大。

在这个向量空间中，语义相似的对象，他们在这个空间里的距离也是相近的。另一方面，语义越远的对象，在这个空间中距离应该也越远。这样就可以为我们检索相关内容提供基础支撑。

具体怎么判断两个向量的距离？一般有以下方法：

1）余弦相似度，计算两个向量夹角余弦值，值越接近1，说明语义越接近

2）欧氏距离，计算两个向量在空间中的距离，值越小，说明语义越接近

3）点积，计算两个向量的乘积和。在向量归一化后，点积等价于余弦相似度。

在RAG中的应用

1）知识库构建，文本分块，调用embedding模型，存入向量库

2）用户输入，转换为embedding向量

3）比较用户输入的embedding向量，与知识库embedding向量，搜索语义相似的向量的分块

4）取top k分块内容，作为上下文+用户输入，调用大模型生成最终回复

其中步骤1）2）3）都涉及了embedding，1）2）是对原始文档分块、用户输入embedding向量化。3）是进行向量化检索比较

embedding怎么就可以做到语义相似检索

embedding模型基于transformer架构，进行了语义相关的训练

1）类似BERT模型，针对一段话，遮掩其中一部分文字，然后让模型预测这些文字

2）将一段话分为上下两部分，用上半部分，预测下半部分 通过这些方式，让模型学习句子之间的逻辑性、连贯性和主题相关性

另外，针对embedding模型还会做增强训练

1）直接以相似度作为优化目标，比如以问题-答案，新闻标题-内容数据进行训练

2）对比学习，以三元组形式训练（a，b，c）其中a，b是相关的，c是不相关的

目的都是为了让相关的对象距离接近，不相关的距离远离

embedding模型选择

embedding的选择要结合多种因素：

1）参数量，参数越大，性能越好，但是推理需要的资源越多，成本越高

2）支持语言，这个需要和我们实际业务结合，是中文还是英文

3）输入token长度，和分块策略相关，分块长度不能超过最大token

4）维度，维度越高，可以编码的信息越丰富，但也会占用更多的存储和计算资源

5）得分与机构，一般选择得分高，发布机构比较出名的

5）成本，如果调用公有云api，则需要考虑api成本，如果是私有化部署，则如上参数量、维度都会影响需要的硬件成本

目前国内使用的比较多的embedding包括 bge-large-zh-v1.5：最大token512、1024维、支持中文 bge-m3：最大token8192、1024维，支持多语言 bce-embedding-base_v1：最大token512、768维，支持中英文，网易出品 如上3个模型可以在硅基流动免费调用，bge的相对更出名，使用更多。

Qwen3-Embedding-8B：最大token32k，最高4096维可自定义，支持多语言，这个是收费模型，但是性能上表现更好，也可以私有化部署。

具体使用哪个embedding模型好，除了以上因素，还需要结合实际业务，制定一个测评集，根据实际测试情况来做选择。 再一点，实际测试效果不理想，也不一定是模型问题，也需要检查RAG过程是否可以进行迭代优化

多模态嵌入

为什么需要多模态嵌入

上面我们讲的都是文本向量化的，但是现实时间是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。传统的文本向量无法去搜索“红色的汽车”、“橘色的猫”，因为文本、图像是处于两个隔离的空间中。

多模态嵌入，就是为了将彼此隔离的空间融合在一起，从而把文本和图像等相关联起来。也就是要把文本、图像映射到同一个向量空间中。通过“一只奔跑的马”，它的向量应该会接近一直实际在奔跑的马的图片。

CLIP模型

这里有必要提下OPenAI开源的CLIP模型，它有一个文本编码器和一个图像编码器，最终将文本和图像映射到同一个向量空间。

它通过对比学习训练模型，让正确的图文对相似距离接近，让不正确的图文对相似距离远离，从而实现在同一个向量空间文字和图片的语义相似性。

常用多模型嵌入模型

这里我们以bge-visualized-m3为例介绍。模型可以通过modelscope下载（链接：https://modelscope.cn/models/BAAI/bge-visualized）

接下来我们通过代码的方式实际调用下这个模型

import osos.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"import torchfrom visual_bge.visual_bge.modeling import Visualized_BGEmodel = Visualized_BGE(model_name_bge="BAAI/bge-base-en-v1.5", model_weight=r"D:\Models\bge\Visualized_base_en_v1.5.pth")model.eval()with torch.no_grad(): text_emb = model.encode(text="一只橘猫") img_emb_1 = model.encode(image="data/C3/imgs/orange_cat.jpg") multi_emb_1 = model.encode(image="data/C3/imgs/orange_cat.jpg", text="一只橘猫") img_emb_2 = model.encode(image="data/C3/imgs/orange_cat_02.jpg") multi_emb_2 = model.encode(image="data/C3/imgs/orange_cat_02.jpg", text="一只橘猫") img_emb_3 = model.encode(image="data/C3/imgs/dog.jpg")# 计算相似度sim_1 = img_emb_1 @ img_emb_2.Tsim_2 = img_emb_1 @ multi_emb_1.Tsim_3 = text_emb @ multi_emb_1.Tsim_4 = multi_emb_1 @ multi_emb_2.Tprint("=== 相似度计算结果 ===")print(f"纯图像 vs 纯图像: {sim_1}")print(f"图文结合1 vs 纯图像: {sim_2}")print(f"图文结合1 vs 纯文本: {sim_3}")print(f"图文结合1 vs 图文结合2: {sim_4}")sim_5 = img_emb_1 @ img_emb_3.Tprint(f"猫猫 VS 狗狗：{sim_5}")

通过以上代码，可以看出来，这个bge多模态embedding模型支持输入文本、图像或文本+图像的组合。 具体到实际应用场景，可以支持纯文本、纯图像或图文混编的向量化处理，而且也可以检索文本、图像或文本图像组合的内容。

运行结果

=== 相似度计算结果 ===纯图像 vs 纯图像: tensor([[0.8031]])图文结合1 vs 纯图像: tensor([[0.8780]])图文结合1 vs 纯文本: tensor([[0.6650]])图文结合1 vs 图文结合2: tensor([[0.8610]])猫猫 VS 狗狗：tensor([[0.5810]])

可知，猫和狗的距离是要远一些的。

向量数据库

当我们通过上面的各种embedding模型将分块转换为向量后，需要有个地方可以存储，这里就用到了向量数据库。

传统数据库，多数是关系型数据库，主要服务于交易型业务数据存储，主要提供精确数据查询，虽然也支持模糊查询、关键字查询，但是缺乏语义检索能力。

向量数据库的功能

1、高效的存储管理，支持增删改查功能

2、高效的向量检索，具备高效的语义相似性检索功能

3、丰富的查询功能，除了向量检索，还需要支持元数据检索，比如筛选某个年度的数据、某个分类的数据

4、具备高性能，可以在百万千万级数据上保持高性能与扩展能力

5、生态与集成能力，可以和相关AI开发框架快速集成

基本工作原理

向量数据库通常采用四层架构，来实现高效的语义检索功能

存储：存储向量和元数据，优化存储结构

索引：维护索引算法，优化索引存储与检索

查询：处理查询请求，支持混合查询，实现查询优化

服务：提供客户端的连接管理，提供健康和日志，实现安全管理

主流向量数据库： Chroma：轻量、开源，可以本地Client模式运行，适合小规模应用、原型开发

FAISS：同样适合本地部署运行，不同在于FAISS通过将索引保存为本地文件管理，而不是数据库服务

Milvus：开源、分布式、高性能，适合大规模应用开发、高性能场景

还有一些是传统数据库增加了向量数据库功能，如ES、PostgreSQL

milvus

milvus是一个高性能、分布式向量数据库，支持lite、docker、k8s等多种方式部署。

其中lite模式类似chroma，不过仅支持在linux、mac下使用，windows目前不支持（没有适配windows版本的milvus-lite类库）。

个人开发使用，可以部署docker 版，还有一个方法是使用在线版（https://cloud.zilliz.com/），有免费试用订阅。

接下来，我们就通过代码，完整实现简单的图片文本信息向量化、入库、检索的过程。

import osfrom tqdm import tqdmfrom glob import globimport torchfrom visual_bge.visual_bge.modeling import Visualized_BGEfrom pymilvus import MilvusClient, FieldSchema, CollectionSchema, DataTypeimport numpy as npimport cv2from PIL import Imagefrom dotenv import load_dotenvload_dotenv()# 1. 初始化设置MODEL_NAME = "BAAI/bge-base-en-v1.5"MODEL_PATH = r"D:\Models\bge\Visualized_base_en_v1.5.pth"DATA_DIR = "data/C3"COLLECTION_NAME = "multimodal_demo"MILVUS_URI = "http://localhost:19530"# MILVUS_URI = "https://in03-d116d206d7638fb.serverless.aws-eu-central-1.cloud.zilliz.com"MILVUS_TOKEN = os.getenv("MILVUS_TOKEN")# 2. 定义工具 (编码器和可视化函数)class Encoder: """编码器类，用于将图像和文本编码为向量。""" def __init__(self, model_name: str, model_path: str): self.model = Visualized_BGE(model_name_bge=model_name, model_weight=model_path) self.model.eval() def encode_query(self, image_path: str, text: str) -> list[float]: with torch.no_grad(): if image_path != Noneand image_path != "": query_emb = self.model.encode(image=image_path, text=text) else: query_emb = self.model.encode(text=text) return query_emb.tolist()[0] def encode_image(self, image_path: str) -> list[float]: with torch.no_grad(): query_emb = self.model.encode(image=image_path) return query_emb.tolist()[0]def visualize_results( query_image_path: str, retrieved_images: list, img_height: int = 300, img_width: int = 300, row_count: int = 3,) -> np.ndarray: """从检索到的图像列表创建一个全景图用于可视化。""" panoramic_width = img_width * row_count panoramic_height = img_height * row_count panoramic_image = np.full( (panoramic_height, panoramic_width, 3), 255, dtype=np.uint8 ) query_display_area = np.full((panoramic_height, img_width, 3), 255, dtype=np.uint8) # 处理查询图像 if query_image_path: query_pil = Image.open(query_image_path).convert("RGB") else: query_pil = Image.new("RGB", (img_width, img_height), color=(255, 255, 255)) query_cv = np.array(query_pil)[:, :, ::-1] resized_query = cv2.resize(query_cv, (img_width, img_height)) bordered_query = cv2.copyMakeBorder( resized_query, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(255, 0, 0) ) query_display_area[img_height * (row_count - 1) :, :] = cv2.resize( bordered_query, (img_width, img_height) ) cv2.putText( query_display_area, "Query", (10, panoramic_height - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, ) # 处理检索到的图像 for i, img_path in enumerate(retrieved_images): row, col = i // row_count, i % row_count start_row, start_col = row * img_height, col * img_width retrieved_pil = Image.open(img_path).convert("RGB") retrieved_cv = np.array(retrieved_pil)[:, :, ::-1] resized_retrieved = cv2.resize(retrieved_cv, (img_width - 4, img_height - 4)) bordered_retrieved = cv2.copyMakeBorder( resized_retrieved, 2, 2, 2, 2, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0) ) panoramic_image[ start_row : start_row + img_height, start_col : start_col + img_width ] = bordered_retrieved # 添加索引号 cv2.putText( panoramic_image, str(i), (start_col + 10, start_row + 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, ) return np.hstack([query_display_area, panoramic_image])# 3. 初始化客户端print("--> 正在初始化编码器和Milvus客户端...")encoder = Encoder(MODEL_NAME, MODEL_PATH)milvus_client = MilvusClient( uri=MILVUS_URI, token=MILVUS_TOKEN,)# 4. 创建 Milvus Collectionprint(f"\n--> 正在创建 Collection '{COLLECTION_NAME}'")if milvus_client.has_collection(COLLECTION_NAME): milvus_client.drop_collection(COLLECTION_NAME) print(f"已删除已存在的 Collection: '{COLLECTION_NAME}'")image_list = glob(os.path.join(DATA_DIR, "dragon", "*.png"))ifnot image_list: raise FileNotFoundError(f"在 {DATA_DIR}/dragon/ 中未找到任何 .png 图像。")dim = len(encoder.encode_image(image_list[0]))fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True), FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim), FieldSchema(name="image_path", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=512),]# 创建集合 Schemaschema = CollectionSchema(fields, description="多模态图文检索")print("Schema 结构:")print(schema)# 创建集合milvus_client.create_collection(collection_name=COLLECTION_NAME, schema=schema)print(f"成功创建 Collection: '{COLLECTION_NAME}'")print("Collection 结构:")print(milvus_client.describe_collection(collection_name=COLLECTION_NAME))# 5. 准备并插入数据print(f"\n--> 正在向 '{COLLECTION_NAME}' 插入数据")data_to_insert = []for image_path in tqdm(image_list, desc="生成图像嵌入"): vector = encoder.encode_image(image_path) data_to_insert.append({"vector": vector, "image_path": image_path})if data_to_insert: result = milvus_client.insert(collection_name=COLLECTION_NAME, data=data_to_insert) print(f"成功插入 {result['insert_count']} 条数据。")# 6. 创建索引print(f"\n--> 正在为 '{COLLECTION_NAME}' 创建索引")index_params = milvus_client.prepare_index_params()index_params.add_index( field_name="vector", index_type="HNSW", metric_type="COSINE", params={"M": 16, "efConstruction": 256},)milvus_client.create_index(collection_name=COLLECTION_NAME, index_params=index_params)print("成功为向量字段创建 HNSW 索引。")print("索引详情:")print( milvus_client.describe_index(collection_name=COLLECTION_NAME, index_name="vector"))milvus_client.load_collection(collection_name=COLLECTION_NAME)print("已加载 Collection 到内存中。")# 7. 执行多模态检索print(f"\n--> 正在 '{COLLECTION_NAME}' 中执行检索")# query_image_path = os.path.join(DATA_DIR, "dragon", "query.png")query_image_path = ""query_text = "小奶龙"query_vector = encoder.encode_query(image_path=query_image_path, text=query_text)search_results = milvus_client.search( collection_name=COLLECTION_NAME, data=[query_vector], output_fields=["image_path"], limit=5, search_params={"metric_type": "COSINE", "params": {"ef": 128}},)[0]retrieved_images = []print("检索结果:")for i, hit in enumerate(search_results): print( f" Top {i+1}: ID={hit['id']}, 距离={hit['distance']:.4f}, 路径='{hit['entity']['image_path']}'" ) retrieved_images.append(hit["entity"]["image_path"])# 8. 可视化与清理print(f"\n--> 正在可视化结果并清理资源")ifnot retrieved_images: print("没有检索到任何图像。")else: panoramic_image = visualize_results(query_image_path, retrieved_images) combined_image_path = os.path.join(DATA_DIR, "search_result.png") cv2.imwrite(combined_image_path, panoramic_image) print(f"结果图像已保存到: {combined_image_path}") Image.open(combined_image_path).show()# milvus_client.release_collection(collection_name=COLLECTION_NAME)# print(f"已从内存中释放 Collection: '{COLLECTION_NAME}'")# milvus_client.drop_collection(COLLECTION_NAME)# print(f"已删除 Collection: '{COLLECTION_NAME}'")

如上代码，当我输入“小奶龙”，检索结果确实排名第一的图片是小奶龙的图片。

索引优化

在检索阶段存在一个略显纠结的问题，文本分块比较大的时候，语义信息会比分散或检索内容包含了无关内容，或者叫做上下文过载；文本分块比较小的时候，语义检索会比较精准，但是上下文关联信息可能会有缺失。

在这里提供了两种方式进行优化：上下文扩展、结构化索引

上下文扩展

主要思路就是，检索的时候按较小的分块 去检索精准内容，在生成之前再把检索内容的上下文带上，去调用大模型，从而可以满足精确检索与完整上下文的要求。

基本思路： 1、索引阶段，单个句子作为单个分块，然后再把上下N个句子进行关联。这样单个句子被索引，但是作为上下文的元数据不会被索引

2、检索阶段，按照单个句子的分块进行检索，可以很好的匹配语义相似度。

3、后处理阶段，在检索到相关单句后，读取该分块的上下文元数据，将上下文和单句进行拼接

4、将拼接的完整上下文，传递给大模型，进行最后的生成

结构化索引

当知识库下文档数量非常多的情况，有些文档内容可能还比较相似，这种情况下一个是数据量大，一个是存储相似内容干扰，检索效率就会大受影响

这个时候，可以采用结构化索引，比如存储文件名、作者可以进行分类的标签数据作为元数据，就可以按照这些分类进行范围筛选。

比如：查下2024年评分最高的电影 构建索引的时候，可以设置year元数据

这样检索的时候，可以先按year 2024筛选缩小范围，再去按向量检索2024下的电影数据。这种也适用于按年分库存储知识库数据的情况。

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