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Diffusion, Deep learning 和向量資料庫研究

picture

2024-04-25

Diffusion, Deep learning 和向量資料庫研究

1. Image Generation

參考資料：

常見圖片生成

  • Autoencoder [2006]
  • Variational Autoencoder (VAE) [2014]
  • Flow-based models
  • GAN [2014]
  • PixelRNN [2016]
  • Diffusion [2020]

Defusion Model

Defusion Model 是模仿Markov chain，利用常態分佈(高斯分佈)逐漸對一張圖片增加雜訊，直到看不到原始的圖片(下圖的q)，再利用模型一步一步把圖片還原回來(下圖的p) image

可以看下左這張圖逐漸從雜訊中生出一張圖。

Image 1

生成過程

 Image 2

我的train壞掉的版本

Diffusion process (擴散過程)

下面是的意思是，我們會逐步對一張圖片加上常態分配的雜訊，這個步驟總共會做T次，其中的一次叫做t。Beta_t是一個會隨著t越大而增加的值，而雜訊的常態分配的平均數(mean)是Beta_t*上一步驟t-1的圖片, 變異數(var)是Beta_t，可以算出雜訊eps, 接著新的圖片會是main + √var*eps。

我們模型要訓練的其實是給定一張被雜訊污染的X_t，要求模型幫我們預測出是什麼雜訊污染他，也就是預測eps:

公式

圖片

n_steps = 100
beta = torch.linspace(0.0001, 0.04, n_steps)

def q_xt_xtminus1(xtm1, t):
  # gat
  mean = gather(1. - beta, t) ** 0.5 * xtm1 # √(1−βt)*xtm1
  var = gather(beta, t) # βt I
  eps = torch.randn_like(xtm1) # Noise shaped like xtm1
  return mean + (var ** 0.5) * eps


def gather(consts: torch.Tensor, t: torch.Tensor):
    """
    Gather consts for $t$ and reshape to feature map shape
    用來提取一個tensor中第t個值，並錢reshape
    
    """
    c = consts.gather(-1, t)
    return c.reshape(-1, 1, 1, 1)

Reverse process (逆擴散過程)

上面說到模型需要給定圖片x_t，預測雜訊eps，實際上是要讓模型學會產生eps的常態分配的平均值和標準差。

有了上面的beta_t，可以算出alpha_t = 1 - beta_t, alpha_bar_t = 從 t=0 連乘到t=t，接著按下面步驟算出：

  1. 雜訊的係數 eps_coef = (1-alpha_t )/ √(1-alpha_bar_t)
  2. 平均mean = (1/(√alpha_t))*(x_t - eps_coef * noise)
  3. var: 就是beta_t
  4. 新的雜訊eps: 用torch生成隨機數
  5. 新的圖片 main + √var*eps

公式：

圖片

程式碼：

# Set up some parameters
n_steps = 100
beta = torch.linspace(0.0001, 0.04, n_steps).cuda()
alpha = 1. - beta
alpha_bar = torch.cumprod(alpha, dim=0)

def p_xt(xt, noise, t):
  """
  x_t:被污染的圖片
  noise：模型看著x_t預測出來的雜訊
  t:現在是第幾步驟
  """
  alpha_t = gather(alpha, t)
  alpha_bar_t = gather(alpha_bar, t)
  eps_coef = (1 - alpha_t) / (1 - alpha_bar_t) ** .5
  mean = 1 / (alpha_t ** 0.5) * (xt - eps_coef * noise) # Note minus sign
  var = gather(beta, t)
  eps = torch.randn(xt.shape, device=xt.device)
  return mean + (var ** 0.5) * eps

Algorithm 演算法

image

Loss Function

學習的時候會使用下面這個loss function來計算，其實就是算出污染x_t圖片的雜訊eps_t與模型預測的雜訊pred_noise_t平方差的平方 (mse)

圖片

Training

重複以下4個步驟直到loss降低 1.訓練時先從我們想訓練的圖片集(q(x_theata)中挑出一張 x_theata 2.設定總訓練步驟數大T(也就是上面設定的n_step)，中隨機挑朱一個步驟做 3.先用常態分佈隨機出一個雜訊eps 4.用上面的loss function算出eps與模型預測的雜訊pred_noise的平方差的平方，然後做gradient descent

Algorithm 1 Training 
1: repeat
2:   x0 ~ q(x0)
3:   t ~ Uniform({1, ..., T})
4:   ε ~ 𝒩(0, I)
5:   Take gradient descent step on
         ∇θ || ε - εθ(√αtx0 + √1 - αtε, t) ||2
6: until converged

Sampling

訓練好之後就可以來產圖了，產圖流程如下：

  1. 先獲得一個雜訊，就做x_T
  2. 執行大T(n_step)次去噪動作，以下為loop
    1. 使用訓練好的model產生預測的雜訊pred_eps
    2. 使用Reverse process (逆擴散過程)的公式，幫圖片降噪，並還要加上一個小雜訊
  3. loop完之後圖片產出
Algorithm 2 Sampling 
1: xT ~ 𝒩(0, I)
2: for t = T, ..., 1 do
3:   z ~ 𝒩(0, I) if t > 1, else z = 0
4:   xt-1 = 1/√αt (xt - 1 - αt/√1 - αt εθ(xt, t)) + σtz
5: end for
6: return x0

UNet 模型

參考資料

U Net 是用來預測雜訊 pred_eps的模型本體，他可以輸入兩個值：

  1. 用來預測的被污染的圖片x_t
  2. 現在是第幾個步驟t

步驟是

  1. down: 2次的 3*3 convolution 搭配一次2*2 max pool，共執行4次
  2. middle(bottom)，兩次的convolution，在這裡要加數步驟t的embedding資訊，模型才會知道現在在第幾步驟
  3. up:2次的 3*3 convolution 搭配一次2*2 up-conv(逆convolution)，共執行4次 image

2. Deep Learning

參考資料

名稱的由來

1958年，Frank Rosenblatt 提出 Perceptron 演算法，用於線性分類。1962年，Marvin Minsky 批評其局限性，導致研究熱潮迅速平息。1980年代中期，Multilayer Perceptron（多層感知器）被提出，實際上是多層 Logistic Model 的連接，被稱為 Neural Network（神經網路）。1986年，Rumelhart 等提出 Back-propagation 演算法，可調整神經網路中各單元的權重。然而，隱藏層超過三層時效果不佳，1989年，多數學者認為一層隱藏層足夠。

1999年後，隨著GPU的發展，訓練多層隱藏層變得可能，Multilayer Perceptron 被重新命名為 Deep Learning（深度學習）。2006年，Hinton等人提出使用 Restricted Boltzmann machines (RBM) 來初始化深度學習的權重，吸引了許多研究者的關注。一些人認為使用RBM才算是深度學習，但隨著研究深入，發現不需要RBM也能訓練深度學習模型。因此，Deep Learning 與 Multilayer Perceptron（Neural Network）成為同一種演算法的不同名稱，「深度學習」與「神經網絡」常被交互使用。

深度學習5個組件

1. Activation Function

Activation function 是深度學習中最基本的單位，可以想像它是神經網路中的 一個節點(node)，執行最簡單的非線性轉換。 常見的有Sigmoid 和 ReLU等：

Sigmoid 函數:

$$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$

ReLU 函數:

$$ \text{ReLU}(x) = \max(0, x) $$

Activation function 可以產生相當於邏輯運算子的效果，舉例來說，如果有四的點，分別為(0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1)。如果要將(0,0)與(1,1)分為一類，(1,0)與(0,1)分為另一類，會發現若單純使用一次方程會不能輕易區分。

但如果我們用以以下兩個Function做轉換

$$ \text{w} = \max(0, x - 0.5 y) $$

$$ \text{z} = \max(0, -0.9x + y) $$ 轉換後的四個點分別為(0,0)、(0.5,0.1)、(1,0)、(0,1)，就可以被一次方程分成兩邊。

Image 1

轉換前

 Image 2

轉換後

2. 深度學習架構

深度學習架構可以靈活變化以滿足不同需求。這邊使用最基礎的 Fully Connected Feedforward Network 架構，由 Input Layer、Output Layer 和任意數量的 Hidden Layer 組成。

  1. Input Layer：這一層並不是真正的一層，而是表示輸入向量。每個自變數都會輸入到下一層的所有節點中。

  2. Hidden Layer：這層是由任意數量的 Activation Function 組成的，可以有多層。每層的節點數量和使用的 Activation Function 可以不同。例如，第一層可以使用5000個 Sigmoid 函數，而第二層可以使用3000個 ReLU 函數。從 Input Layer 得到的自變數在每個節點會產生一個值，這些值作為新的自變數輸入到下一層。每個 Hidden Layer 的輸出都會輸入到下一層的所有節點中，最終輸出到 Output Layer。

  3. Output Layer：這一層作為分類器，將經過 Hidden Layer 非線性轉換的資料分類。例如，經過多層非線性轉換後，資料點會轉換成容易被分類的型態，找出資料的特徵(Feature)，再利用 Output Layer 把資料分類成多個類別。常用的分類函數是 Softmax function，它將 hidden layer 中的資料壓縮到 0 到 1 之間，計算出每個類別的後驗機率，最大值對應的類別即為預測類別。

$$ \text{Softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum\limits_{j=1}^N e^{x_j}} $$

  1. Fully Connected Feedforward Network：這是最常見的連接各層的方法。每個節點的輸出都會傳遞到下一層的所有節點，而每個節點也會使用上一層所有節點的輸出。這種結構被稱為 Fully Connected，資料從 Input Layer 傳遞到 Hidden Layer，再傳遞到 Output Layer，呈現順向結構。

這種架構允許任意改變以適應不同的需求，並提供了強大的靈活性和可擴展性，使其成為深度學習領域的基礎。

Image 1

Fully Connected Feedforward Network

3. Loss Function

在深度學習中，評估模型好壞需要使用 Loss Function。Loss Function 通過比較模型預測結果與真實資料來計算一個分數（Loss），分數越低表示預測結果越接近真實資料，模型性能越好。常用的 Loss Function 包括 Cross Entropy，特別是在分類任務中。

Cross Entropy 的優勢在於當模型預測與真實資料相差較大時，微分後的斜率較大，有助於訓練，而平方差公式在相同情況下則較平緩，不利於訓練。Loss Function 必須可微，以便使用 Gradient Descent 找出最符合真實情況的模型。根據不同情況，也可以選擇其他 Loss Function 或自定義 Loss Function。

Cross Entropy

$$ L = -\sum_{i=1}^{N} y_i \log(\hat{y}_i) $$

Image 1

紅色為平方差，黑色為 Cross Entropy

4. Gradient Descent

想像模型中的每個權重 (weight) 代表空間中的一軸，把所有權重帶入 Loss Function 中形成高低起伏的空間，每個點表示一組權重計算出的 Loss。最佳模型擁有最低的 Loss，即整個空間中最底點的位置。計算全部權重組合的 Loss 會耗費大量資源，因此使用 Gradient Descent 來找出答案。

Gradient Descent 從 Loss 組成的波浪中選擇一個點，朝著該點斜率的反方向走一步，重複此步驟直到斜率為0的最底點。要得到此斜率需要把 Loss Function 對每一個權重做偏微分，得到的 值組成一個向量就叫做梯度(Gradient)，可用符號∇表示

而為了要求得最低值，需要將原本的權重減去 Gradient，才會朝最低值前進。原先的點差距太遠而非像最低點前進，於是在減 Gradient 時會乘上一個數來限制Gradient 的步伐長度，這個數稱之為 Learning Rate，可用符號 η 表示。以上步驟可表示如下：

$$ w^{(T+1)} = w^{(T)} - \eta \nabla \text{Loss}(w^{(T)}) $$

除了基本的 Gradient Descent，還有許多變形方法，如每次只使用一筆資料的 Stochastic Gradient Descent、處理不均衡自變數的 Adagrad，結合動量概念的 Adam。

5. Backpropagation

參考影片：ML Lecture 7: Backpropagation

Backpropagation是在Deep Leaning Model中計算Gradient的方法，在計算之前我們要先了解微積分的Chain Rule。

Chain Rule:

如果有兩個function如下

$$ \begin{aligned} y &= g(x) \ z &= h(y) \end{aligned} $$

則 $x$ 對 $z$ 的微分如下：

$$ \frac{\mathrm{d}z}{\mathrm{d}x} = \frac{\mathrm{d}z}{\mathrm{d}y} \cdot \frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x} $$

又如果有一個值 $s$ 同時影響 $x$ 和 $y$, 而 $x$ 和 $y$ 又影響 $z$ :

$$ \begin{aligned} x &= g(s) \ y &= h(s) \ z &= k(x,y) \end{aligned} $$

則 $s$ 對 $z$ 的微分如下

$$ \frac{\mathrm{d}z}{\mathrm{d}s} = \frac{\partial{z}}{\partial{x}} \cdot \frac{\mathrm{d}x}{\mathrm{d}s} + \frac{\partial{z}}{\partial{y}} \cdot \frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}s} $$

接著我們先定義深度學習模型會要使用的幾個function:

activation function 用sigmoid function

$$ a = \sigma_{z} $$

填入activation function中的 $z$ 如下

$$ z = x_1w_1 +x_2w_2 +b $$

loss function 用 Cross Entropy

$$ L(\theta) = \sum_{n=1}^{N} C^n(\theta) $$

也可以改寫如下

$$ \frac{\partial L(\theta)}{\partial w} = \sum_{n=1}^{N} \frac{\partial c^n(\theta)}{\partial w} $$

從下圖可以看到完整的function邏輯，input layer傳入參數 $x_1$ , $x_2$ ,並與 $w_1$ , $w_2$ , $b$ 組成 $z$, 將 $z$ 帶入 activation function $\sigma{(z)}$ 產出 $a$, $a$ 再作為下一層layer的參數。

圖片

為了要更新參數 $w$ ，我們需要用 $w$ 對Loss function做偏微分，依照chain rule如下：

$$ \frac{\partial{C}}{\partial{w}} = \frac{\partial{z}}{\partial{w}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{z}} $$

而我們可以輕易知道 $\frac{\partial{z}}{\partial{w_1}}$ 就是 $x_1$ ，而這個 $x_1$ 從上一層傳過來的，因此也叫做前向傳播。

前向傳播 (Forward Propagation)

$$ \begin{aligned} \frac{\partial{z}}{\partial{w_1}} = x_1 \ \frac{\partial{z}}{\partial{w_2}} = x_2 \end{aligned} $$

而 $\frac{\partial{C}}{\partial{w}}$ 後面的部分是:

$$ \frac{\partial{C}}{\partial{z}} = \frac{\partial{a}}{\partial{z}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{a}} $$

其中activation function $\sigma(z)$ 的微分已知：

$$ \frac{\partial{a}}{\partial{z}} = \sigma'(z) $$

而 $\frac{\partial{C}}{\partial{a}}$ 又可以繼續如下(因為$a$出來的值又會向下影響到下一層的參數function $z'$ 和 $z''$ )

Chain Rule

$$ \frac{\partial{C}}{\partial{a}} = \frac{\partial{z'}}{\partial{a}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{z'}} + \frac{\partial{z''}}{\partial{a}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{z''}} $$

從上面的圖片我們可以知道

$$ \begin{aligned} \frac{\partial{z'}}{\partial{a}} = w_1 \ \frac{\partial{z''}}{\partial{a}} = w_2 \end{aligned} $$

雖然 $\frac{\partial{C}}{\partial{z'}}$ 和 $\frac{\partial{C}}{\partial{z''}}$ 仍然未知，但我們先假設我們知道怎麼算，可以從上面的算是中得出

$$ \frac{\partial{C}}{\partial{z}} = \sigma'(x)\left[w_3 \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{z'}} + w_4\cdot \frac{\partial{C}}{\partial{z''}}\right] $$

最後假設 $z'$ 和 $z''$ 下一層就是進入Output layer並產出預測的結果 $y_1$ 和 $y_2$ , 並有相對應的答案(Ground Truth) $\hat{y}_1$ 和 $\hat{y}_2$ ，我們便可以算出 $\frac{\partial{C}}{\partial{z'}}$ 和 $\frac{\partial{C}}{\partial{z''}}$ :

$$ \begin{aligned} \frac{\partial{C}}{\partial{z'}} = \frac{\partial{y_1}}{\partial{z'}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{y_1}} \ \frac{\partial{C}}{\partial{z''}} = \frac{\partial{y_2}}{\partial{z''}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{y_2}} \end{aligned} $$

而我們知道了 $\frac{\partial{C}}{\partial{z'}}$ 和 $\frac{\partial{C}}{\partial{z''}}$ 就可以算出 $\frac{\partial{C}}{\partial{z}}$ :

$$ \frac{\partial{C}}{\partial{z}} = \sigma'(x)\left[w_3 \cdot \frac{\partial{y_1}}{\partial{z'}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{y_1}} + w_4\cdot \frac{\partial{y_2}}{\partial{z''}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{y_2}}\right] $$

再搭配前向傳播的 $x_1$ 可以組出來：

$$ \frac{\partial{C}}{\partial{w_1}} = x_1 \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{z}} \cdot \sigma'(x)\left[w_3 \cdot \frac{\partial{y_1}}{\partial{z'}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{y_1}} + w_4\cdot \frac{\partial{y_2}}{\partial{z''}} \cdot \frac{\partial{C}}{\partial{y_2}}\right] $$

我們就可以用 $\frac{\partial{C}}{\partial{w_1}}$ 去調整 $w_1$ 了

3. Embedding 與 向量資料庫

參考資料：

Embedding

Embedding 是大型語言模型開發中的一個重要關鍵技術，可以將文字轉成依照向量 (vector)的方式存在，方便輸入到深度學習的模型中。經由特殊Embedding模型embed後的文字，還可以讓類似詞意的文字在向量空間中在一起。Embedding也不一定要限制在詞，也可以針對整個句子的句義抽取出訊息變成 vector (像是Openai 可以提供將句子變成 1,536為度的向量)

One-hot encoding

最簡單的Embedding是 one-hard encoding，就是一個跟字典一樣長的vector，在該詞的位置上標上1，其他都是0。 例如 你好嗎？ 就可以變成 你, 好, 嗎的字典，並表示如下：

  1. 你：[1, 0, 0]
  2. 好：[0, 1, 0]
  3. 嗎：[0, 0, 1]

這樣的好處是很好Embedding，壞處是vector會變得太長。

Hugging Face

我們可以用Hugging fac上的模型all-MiniLM-L6-v2來做embed，他會把一整個句子直接抽取成 384為度的向量，如下面所表示

from sentence_transformers import SentenceTransformer

class EmbeddingModel:
    """
    this class is responsible for the embedding model
    """

    def __init__(self, model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"):
        self.model: SentenceTransformer = SentenceTransformer(model_name)

    def encode(self, text: list[str]):
        """
        change the texts into embeddings
        """
        return self.model.encode(text)

下面我們將三個句子做Embed

def main():
    embedding_model = EmbeddingModel()
    sentences = ["Hello, World!", "I am Murky!", "I am Happy !"]

    embeddings = embedding_model.encode(sentences)
    print("Dimension: ", len(embeddings[0]))  # 384 個向量
    print("embeddings: ", embeddings)

得到下面結果，三個長度為384的 float list

Dimension:  384

embeddings:  [[-0.03817715  0.03291114 -0.0054594  ... -0.04089032  0.03187141
   0.0181632 ]
 [-0.03684668 -0.03121175  0.11125965 ...  0.00893893 -0.08519208
   0.01065892]
 [-0.03827702 -0.10684672 -0.0039953  ...  0.05886666 -0.01260292
  -0.01910227]]

向量資料庫

向量資料庫可以把Embedding後的vector當作key，並在裡面存放資料。並且可以藉由向量的相似程度來搜尋出相似的資料，主要用在推薦系統，大型語言模型的RAG時使用等。

Qdrant

向量資料庫有很多種，下面介紹Qdrant, Qdrant是開源的Rust語言寫成的向量資料庫，並且可以在本地端用docker架設

docker compose

docker-compose.yml 如下設定

services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:v1.6.1
    restart: always
    container_name: qdrant
    ports:
      - "6333:6333"
    volumes:
      - ./qdrant/storage:/qurant/storage
      - ./qdrant/config.yaml:/qurant/config/production.yaml

上面比較重要的是 volumn的設定。

  • /qurant/storage：是設定向量資料庫真實的檔案是要存在你的電腦裡面的哪裡，我就是存在專案資料夾下面的 ./qdrant/storage 資料夾
  • /qurant/config/production.yaml：是設定Qdrand config檔在你的電腦上的真實位置，像是我的就是在專案資料夾下面的 ./qdrant/config.yaml。

另外在config.yaml找到 下面這個部份可以設定密碼

service:
  api_key: your_secret_api_key_here

接著在comand line中輸入下面指令就可以啟用了

docker-compose up -d
Qdrand Python SDK

Qdrand有提供Python 的SDK，可使用pip下載

poetry add qdrant-client openai

以下的是完整的程式碼，解說在後面

from app.embedding.model import EmbeddingModel
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http import models
from qdrant_client.http.models import PointStruct


class QdrantSingleton:
    _instance = None
    _initialized = False

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super(QdrantSingleton, cls).__new__(cls)
        return cls._instance

    def __init__(self):
        if not QdrantSingleton._initialized:
            self.qdrant_client = QdrantClient(
                url="http://localhost",
                port=6333,
                # api_key="api_key",
            )
            self.embedding_model = EmbeddingModel()
            QdrantSingleton._initialized = True

    def recreate_collection(self, collection_name: str):
        """
        這個方法會重新建立collection，並設定collection的參數
        https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10335513
        """
        # https://python-client.qdrant.tech/qdrant_client.http.models.models#qdrant_client.http.models.models.VectorParams
        # 一個用cosine算距離的向量，長度是384
        vectors_config = models.VectorParams(
            distance=models.Distance.COSINE,
            size=384,
        )

        # m代表每個節點近鄰數量。m值越大，查詢速度越快，但內存和構建時間也會增加。
        # ef_construct這是用於構建圖時的效率參數。較大的ef_construct值會導致更好的查詢品質，但會增加構建時間。代表在構建索引時搜索的節點數量
        hnsw_config = models.HnswConfigDiff(on_disk=True, m=16, ef_construct=100)

        # memmap_threshold是這表示當數據大小超過20000時，將使用內存映射來管理數據，這可以有效地處理大量數據並減少內存使用。
        optimizers_config = models.OptimizersConfigDiff(memmap_threshold=20000)

        self.qdrant_client.recreate_collection(
            collection_name=collection_name,
            vectors_config=vectors_config,
            hnsw_config=hnsw_config,
            optimizers_config=optimizers_config,
        )
        return self.qdrant_client

    def create_collection(self, collection_name: str):
        """
        create collection
        """
        vectors_config = models.VectorParams(
            distance=models.Distance.COSINE,
            size=384,
        )

        hnsw_config = models.HnswConfigDiff(on_disk=True, m=16, ef_construct=100)

        optimizers_config = models.OptimizersConfigDiff(memmap_threshold=20000)
        if not self.qdrant_client.collection_exists(collection_name):
            self.qdrant_client.create_collection(
                collection_name=collection_name,
                vectors_config=vectors_config,
                hnsw_config=hnsw_config,
                optimizers_config=optimizers_config,
            )
        return self.qdrant_client

    def get_embedding(self, text: str) -> list[float]:
        """
        get embedding
        """
        embedding_list = self.embedding_model.encode([text])
        embedding = embedding_list[0]
        embedding_to_float_list = embedding.tolist()
        return embedding_to_float_list

    def upsert_vectors(
        self, vectors: list[list[float]], collection_name: str, data: list
    ):
        """
        upsert vectors
        payload is metadata, can be any data in dict
        """
        for i, vector in enumerate(vectors):
            self.qdrant_client.upsert(
                collection_name=collection_name,
                points=[
                    PointStruct(
                        id=i,
                        vector=vector,
                        payload=data[i],
                    )
                ],
            )
        print("upsert_vectors done")

    def search_for_qdrant(self, text: str, collection_name: str, limit_k: int):
        """
        search for qdrant
        """
        embedding_vector = self.get_embedding(text)
        search_result = self.qdrant_client.search(
            collection_name=collection_name,
            query_vector=embedding_vector,
            limit=limit_k,
            append_payload=True,
        )
        return search_result

這邊看起來叫複雜，但其實這個是python的Singleton的寫法，在呼叫這個class的時候都只會回傳同一個init。最重要的是QdrantClient，這裡要放和Qdrant的連線資訊，另外EmbeddingModel則是上面的Class引入。

class QdrantSingleton:
    _instance = None
    _initialized = False

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super(QdrantSingleton, cls).__new__(cls)
        return cls._instance

    def __init__(self):
        if not QdrantSingleton._initialized:
            self.qdrant_client = QdrantClient(
                url="http://localhost",
                port=6333,
                # api_key="api_key",
            )
            self.embedding_model = EmbeddingModel()
            QdrantSingleton._initialized = True

接著我們要在向量資料庫中建立一個collection，collection就像是一般資料庫的table,用來存放我們的資料，由於是練習，我選擇使用recreate_collection，這樣如果呼叫撞名的collection就可以先刪除再重新創一個，如果不想一直刪除也可以選擇上面的create_collection

在這裡我們可以用VectorParams設定向量之間的距離怎麼算，我選擇COSINE，也可以用models.Distance.EUCLID選擇兩點直線距離。

並且VectorParams還可以設定當作key的vector的長度有多長，因為我使用Hugging face的all-MiniLM-L6-v2固定會產生 384 維度的vector，所以寫384

  def recreate_collection(self, collection_name: str):
        """
        這個方法會重新建立collection，並設定collection的參數
        https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10335513
        """
        # https://python-client.qdrant.tech/qdrant_client.http.models.models#qdrant_client.http.models.models.VectorParams
        # 一個用cosine算距離的向量，長度是384
        vectors_config = models.VectorParams(
            distance=models.Distance.COSINE,
            size=384,
        )

        # m代表每個節點近鄰數量。m值越大，查詢速度越快，但內存和構建時間也會增加。
        # ef_construct這是用於構建圖時的效率參數。較大的ef_construct值會導致更好的查詢品質，但會增加構建時間。代表在構建索引時搜索的節點數量
        hnsw_config = models.HnswConfigDiff(on_disk=True, m=16, ef_construct=100)

        # memmap_threshold是這表示當數據大小超過20000時，將使用內存映射來管理數據，這可以有效地處理大量數據並減少內存使用。
        optimizers_config = models.OptimizersConfigDiff(memmap_threshold=20000)

        self.qdrant_client.recreate_collection(
            collection_name=collection_name,
            vectors_config=vectors_config,
            hnsw_config=hnsw_config,
            optimizers_config=optimizers_config,
        )
        return self.qdrant_client

呼叫之後進入localhost:6333/dashboard應該可以看到下面的面 image

以下則是利用Hugging face的all-MiniLM-L6-v2將文字產出vector，我設計成一次用一個句子embedding，但要注意回傳的embedding會是 tensor, shape是(1, 384)，所以要拿出第0個之後呼叫to_list，轉成float array後才能放入Qdrant

    def get_embedding(self, text: str) -> list[float]:
        """
        get embedding
        """
        embedding_list = self.embedding_model.encode([text])
        embedding = embedding_list[0]
        embedding_to_float_list = embedding.tolist()
        return embedding_to_float_list

接著可以用upsert(其實insert也可以)的方法，把vector當作key, data當作value(在Qdrant裡面叫做payload)，data可以是任何型態的資料組成的array，像是python 的dictionary, 會存成json的形式

    def upsert_vectors(
        self, vectors: list[list[float]], collection_name: str, data: list
    ):
        """
        upsert vectors
        payload is metadata, can be any data in dict
        """
        for i, vector in enumerate(vectors):
            self.qdrant_client.upsert(
                collection_name=collection_name,
                points=[
                    PointStruct(
                        id=i,
                        vector=vector,
                        payload=data[i],
                    )
                ],
            )
        print("upsert_vectors done")

最後是查詢，只要提供一段文字，會先進行embed之後，用這個vector去資料庫查詢，並查出最接近的limit_k的資料，然後把裡面的payload拿出來。

    def search_for_qdrant(self, text: str, collection_name: str, limit_k: int):
        """
        search for qdrant
        """
        embedding_vector = self.get_embedding(text)
        search_result = self.qdrant_client.search(
            collection_name=collection_name,
            query_vector=embedding_vector,
            limit=limit_k,
            append_payload=True,
        )
        return search_result
Qdrant實戰演練

以下是我有American Idiots前四句的歌詞，我們把他一個一個embed好，再用embed的vector當作key, 把歌詞的資料當作payload存在向量資料庫

def main():

    # qdrant
    american_idiots = [
        {"id": "1", "lyric": "Don't wanna be an American idiot"},
        {"id": "2", "lyric": "Don't want a nation under the new media"},
        {"id": "3", "lyric": "And can you hear the sound of hysteria?"},
        {"id": "4", "lyric": "The subliminal * America"},
    ]

    qdrant = QdrantSingleton()
    collection_name = "Lyrics"
    qdrant.recreate_collection(collection_name)

    embedding_array = [qdrant.get_embedding(text["lyric"]) for text in american_idiots]

    qdrant.upsert_vectors(embedding_array, collection_name, american_idiots)

在 localhost:6333/dashboard中可以看到已經存進去了。

image

接著我們用一句話進去搜查，並且設定我們只想要找到最相近的一個值

    query_text = "stupid american"
    search_result = qdrant.search_for_qdrant(query_text, collection_name, limit_k=1)

    print(f"尋找: {query_text}", search_result)

output可以看到最接近的歌詞是"Don't wanna be an American idiot"

尋找: stupid american [ScoredPoint(id=0, version=0, score=0.5378643, payload={'id': '1', 'lyric': "Don't wanna be an American idiot"}, vector=None, shard_key=None)]
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Murky

软件工程师

想要杀死恶魔，就应该把死掉的法师偷放进恶魔的口袋里。

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