实现从 Milvus 中获取数据，并基于嵌入向量重新排序的功能

为了实现从 Milvus 中获取数据，并基于嵌入向量重新排序的功能，你可以参考以下步骤对原代码进行完善和修改。

关键问题和修改：

Milvus 数据获取 ：确保 query() 能获取插入的数据，尤其是向量。确保 Collection 正确连接，并且 output_fields 中字段名匹配 Milvus 中的定义。
加载数据 ：插入数据后，需要通过 load() 加载数据，确保数据在 Milvus 中可见。
优化向量查询逻辑 ：可以考虑使用 search() 方法，而不是直接从 Milvus 查询所有数据，再计算相似度。search() 可以直接根据查询文本的向量进行向量相似度搜索。

代码修改：

python 复制代码

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import numpy as np
from pymilvus import Collection, connections


# 计算余弦相似度的函数
def cos_sim(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))


# 生成文本的嵌入向量
def embed_texts(texts, model, tokenizer):
    """
    使用 Jina-embeddings-v2 模型将文本转化为嵌入向量
    """
    inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # 提取CLS token嵌入
    return embeddings.numpy()


# 从 Milvus 获取候选文本和嵌入向量
def get_candidates_from_milvus(collection_name, limit=10):
    """
    从 Milvus 中获取候选文本及其对应的嵌入
    """
    # 连接到 Milvus
    connections.connect(alias="default", host="localhost", port="19530")
    collection = Collection(collection_name)

    # 加载数据确保可用
    collection.load()

    # 简单查询所有候选文本和嵌入向量
    results = collection.query(expr="", output_fields=["text", "embedding"], limit=limit)

    # 提取文本和嵌入向量
    candidate_texts = [result['text'] for result in results]
    candidate_embeddings = np.array([result['embedding'] for result in results])

    return candidate_texts, candidate_embeddings


def rerank_candidates(query_text, model, tokenizer, candidate_texts, candidate_embeddings):
    """
    重新排序候选文本，基于与查询文本的相似度
    """
    # 为查询文本生成嵌入向量
    query_embedding = embed_texts([query_text], model, tokenizer)[0]

    # 计算查询与候选文本的相似度
    similarities = [cos_sim(query_embedding, embedding) for embedding in candidate_embeddings]

    # 根据相似度进行重排序
    sorted_candidates = sorted(zip(candidate_texts, similarities), key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 返回重排序后的结果
    return sorted_candidates


def main():
    # 加载 Jina-embeddings-v2-base-zh 模型和对应的 tokenizer
    model_name = 'jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh'
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

    # 获取候选文本和嵌入向量（从 Milvus）
    candidate_texts, candidate_embeddings = get_candidates_from_milvus("weather", limit=10)

    # 查询文本
    query_text = "天气咋样？"

    # 重新排序候选文本
    sorted_candidates = rerank_candidates(query_text, model, tokenizer, candidate_texts, candidate_embeddings)

    # 输出重排序结果
    print("Ranked results based on similarity:")
    for text, score in sorted_candidates:
        print(f"Candidate: {text}, Similarity: {score}")


if __name__ == "__main__":
    main()

关键改动：

collection.load() ：确保在查询前加载集合中的数据，使其可被查询。Milvus 使用延迟加载，所以需要显式调用 load()。
query() ：获取集合中的 text 和 embedding 字段。根据你在 Milvus 集合中插入的字段来确定 output_fields。

运行步骤：

确保 Milvus 服务器已经启动并连接正常。
插入的数据已成功提交并在 Milvus 集合中可见。
执行脚本，通过从 Milvus 中查询文本和嵌入数据，然后对查询文本进行重排序。

小提示：

如果你希望直接在 Milvus 中进行相似度搜索（不手动计算余弦相似度），可以使用 search() 方法，Milvus 本身支持基于向量的相似度查询，会更加高效。