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NanoPQ (产品量化)

Product Quantization algorithm (k-NN) 简而言之，是一种量化算法，有助于压缩数据库向量，从而在处理大型数据集时帮助进行语义搜索。简而言之，嵌入被分成M个子空间，这些子空间进一步进行聚类。在对向量进行聚类后，质心向量被映射到子空间每个聚类中的向量。

本笔记本介绍了如何使用一个检索器，该检索器在底层使用了由nanopq包实现的产品量化技术。

%pip install -qU langchain-community langchain-openai nanopq
from langchain_community.embeddings.spacy_embeddings import SpacyEmbeddings
from langchain_community.retrievers import NanoPQRetriever

使用文本创建新的检索器​

retriever = NanoPQRetriever.from_texts(
    ["Great world", "great words", "world", "planets of the world"],
    SpacyEmbeddings(model_name="en_core_web_sm"),
    clusters=2,
    subspace=2,
)

使用检索器​

我们现在可以使用检索器了！

retriever.invoke("earth")
M: 2, Ks: 2, metric : <class 'numpy.uint8'>, code_dtype: l2
iter: 20, seed: 123
Training the subspace: 0 / 2
Training the subspace: 1 / 2
Encoding the subspace: 0 / 2
Encoding the subspace: 1 / 2
[Document(page_content='world'),
 Document(page_content='Great world'),
 Document(page_content='great words'),
 Document(page_content='planets of the world')]

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