第7天与Haystack集成
使用Qdrant构建端到端代理管道。
你将学到什么
- Haystack管道集成
- 文档处理工作流
- 问答系统
- 搜索与检索优化
- 稀疏向量搜索和元数据过滤
- 基于LLM的代理开发
- 电影推荐系统架构
Haystack电影推荐助手
Haystack提供了一个强大的框架，用于构建结合多种搜索策略的复杂推荐系统。电影推荐助手演示了如何利用稀疏向量搜索、元数据过滤和基于LLM的代理来处理复杂的自然语言查询，例如“给我找一部关于赛车的高评价动作片”或“推荐五部日本惊悚片”。
核心架构
Haystack推荐系统采用多层方法来提供准确和相关的结果
- 稀疏向量搜索：利用稀疏嵌入来捕捉基于关键词的相关性和语义含义
- 元数据过滤：实现按电影属性（如类型、评分、年份和语言）进行精确过滤
- 基于LLM的代理：智能代理，能够解释复杂查询并动态选择搜索策略
- Qdrant集成：无缝存储和检索密集和稀疏向量表示
实施工作流程
电影推荐系统遵循以下关键步骤
数据准备:
- 将电影数据转换为具有丰富元数据的Haystack文档
- 结构化信息，包括标题、类型、评分、年份、语言和剧情描述
稀疏嵌入创建:
- 生成稀疏嵌入，捕捉语义和基于关键词的相关性
- 优化嵌入以适应电影推荐用例
Qdrant云集成:
- 将稀疏嵌入和元数据写入Qdrant云
- 配置集合以获得最佳检索性能
- 设置适当的索引以实现快速元数据过滤
查询管道开发:
- 构建结合语义搜索和元数据过滤的检索管道
- 根据查询复杂性和意图实现智能路由
代理实施:
- 创建能够解释自然语言查询的基于LLM的代理
- 实现在语义搜索和元数据过滤之间动态选择策略
- 为复杂请求实现查询理解
高级查询处理
该系统通过以下方式擅长处理复杂查询
- 自然语言理解：解释诸如“关于赛车的高评价动作片”之类的查询
- 多标准过滤：结合类型、评分和主题要求
- 动态策略选择：在语义搜索、元数据过滤或混合方法之间进行选择
- 情境推荐：根据用户偏好和电影特征提供相关建议
实际应用
此架构超越电影推荐，适用于各种领域
- 电子商务：具有复杂属性过滤的产品推荐
- 内容发现：查找相关文章、视频或资源
- 企业搜索：带有元数据约束的智能文档检索
- 个性化推荐：用户特定的内容建议
资源
Haystack Qdrant集成:
Haystack官方文档，介绍如何使用Qdrant作为文档存储。了解安装、使用和连接到Qdrant云集群。Qdrant和Haystack集成指南:
Qdrant官方文档，介绍如何与Haystack集成。了解如何构建具有向量搜索功能的强大NLP管道。
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