如何用DockArray的子索引实现嵌套数据的搜索

注：本篇文章推荐以 Colab NoteBook 的形式查看，并在浏览器中直接运行代码。
链接：https://colab.research.google.com/github/jina-ai/workshops/blob/main/notebooks/docarray/subindices.ipynb

导语

在数据很简单的时候，每个向量都代表一个数据点，我们轻松地存储到任意向量数据库，基于相似度去检索 embedding。但现实世界的数据总是很混乱的，多模态数据有着各式各样的层次嵌套结构。

无需担心，Jina 全家桶为你准备了解决方案！

作者介绍

Jina AI 机器学习工程师 Johannes Messner

任务：商品搜索

在本笔记本中，我们的数据库包含在线商店的列表，每个列表都包含多个图像和一个商品描述。首先要让这些数据都是可搜索的，此外，还希望用户能使用不同的模态(文本、图像或两者同时)作为查询输入，来搜索到准确的商品。

为了解决这两个问题，我们只需要一个工具 DocArray

具体来说，我们将用到 3 个 DocArray 的功能：

1. 1. Dataclass[1]，对数据进行建模

2. 2. Subindex[2]，使数据点及数据点的嵌套信息可搜索

3. 3. Document Stores[3]，将我们的数据存储在磁盘上，并对它做检索

此外，我们也将使用 CLIP-as-service 编码文本和图像数据，生成对应 embedding。

数据索引

在索引数据之前，让我们看看我们的数据必须是什么样子，才能完成上述任务。

• • 想要搜索图像，需要为每个图像提供 embedding

• • 想要搜索描述，需要表示其描述的语义 embedding

• • 想要搜索整个列表，每个列表都需要一个能代表整个列表的 embedding

  

将 embedding 存储在向量数据库中时，通常无法保留这种嵌套数据结构。但是，DocArray 子索引解决了这一难题。

Subindex

在 DocArray 中，数据以 Document 的形式存储，DocumentArray 是用于保存多个 Document 的列表。默认情况下，DocumentArray 是一个内存数据结构，但它也原生支持 Document Store，它是(向量)数据库后端，可用于在磁盘上持久化数据。

每个 DocumentArray 代表一个搜索索引，因此给定一个查询，我们可以找到其中包含的元素。一旦找到匹配的 Document，就可以将它们加载到内存中。

子索引使得这种模式能够扩展到嵌套数据。每个子索引代表父 DocumentArray 的一个嵌套层次，比如图片或描述文本。只要启用了子索引，就可以直接在该层执行搜索，就不需要像使用根级别索引一样，先将所有数据加载到内存中。

在底层，每个子索引创建一个单独的数据库索引，独立于其他子索引或根索引来存储相关数据。

引用链接

[1] Dataclass: https://docarray.jina.ai/fundamentals/dataclass
[2] Subindex: https://docarray.jina.ai/fundamentals/documentarray/subindex
[3] Document Stores: https://docarray.jina.ai/advanced/document-store