在llama index框架中，向量嵌入（embeddings）是构建高效检索增强生成（rag）系统的核心组件。它负责将文本数据（包括用户查询和文档内容）转换为数值向量，以便进行相似度计算。llama index 提供了 baseembedding 抽象基类，允许开发者集成或自定义各种嵌入模型。在该基类中，定义了两个关键方法：_get_query_embedding(self, query: str) 和 _get_text_embedding(self, text: str)，用于分别获取查询和文本的向量表示。
Llama Index 嵌入接口设计理念
BaseEmbedding 抽象类将查询和文本的向量化操作区分为两个独立的方法，这并非偶然。其核心理念在于：
- 语义差异化处理: 在某些先进的嵌入模型中，为了优化检索性能，对“查询”和“文档”的向量化可能需要采用不同的策略。例如，一个模型在处理查询时可能需要添加一个特殊的指令（如“请将此句子表示为用于检索的查询”），而在处理文档时添加另一个指令（如“请将此句子表示为文档内容”）。这种区分有助于模型更好地理解输入文本的角色，从而生成更具区分度的向量。
- 灵活性与可扩展性: 这种设计为未来的嵌入模型提供了灵活性。如果某个模型需要对查询和文档进行不同的预处理、使用不同的内部网络层，甚至使用完全不同的子模型，BaseEmbedding 的接口设计都能轻松支持。
InstructorEmbeddings 示例分析
让我们以 Llama Index 文档中 InstructorEmbeddings 的实现为例，深入理解这两个方法：
from typing import Any, List
from InstructorEmbedding import INSTRUCTOR
from llama_index.embeddings.base import BaseEmbedding
class InstructorEmbeddings(BaseEmbedding):
def __init__(
self,
instructor_model_name: str = "hkunlp/instructor-large",
instruction: str = "Represent the Computer Science documentation or question:",
**kwargs: Any,
) -> None:
self._model = INSTRUCTOR(instructor_model_name)
self._instruction = instruction
super().__init__(**kwargs)
def _get_query_embedding(self, query: str) -> List[float]:
# 对于查询，使用预设的通用指令进行编码
embeddings = self._model.encode([[self._instruction, query]])
return embeddings[0]
def _get_text_embedding(self, text: str) -> List[float]:
# 对于文本，也使用相同的预设通用指令进行编码
embeddings = self._model.encode([[self._instruction, text]])
return embeddings[0]
def _get_text_embeddings(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
# 批量文本嵌入也使用相同的指令进行编码
embeddings = self._model.encode(
[[self._instruction, text] for text in texts]
)
return embeddings从上述 InstructorEmbeddings 的代码中可以看出，_get_query_embedding 和 _get_text_embedding 方法的内部实现确实是完全相同的。它们都使用了同一个 _instruction 字符串（例如 "Represent the Computer Science documentation or question:"）作为前缀，然后与输入的 query 或 text 拼接后，一同传递给底层的 self._model.encode 方法进行编码。
这是因为 InstructorEmbeddings 所基于的 Instructor 模型设计特点。Instructor 模型旨在通过一个通用的、描述性的指令来引导模型生成特定用途的嵌入，而无需对查询和文档进行不同的指令区分。在这种模型架构下，一个统一的指令足以覆盖查询和文档的向量化需求，因此在这两个方法中采用了相同的实现逻辑。
何时需要区分查询与文本嵌入？
尽管 InstructorEmbeddings 统一处理查询和文本，但在其他类型的嵌入模型中，区分处理是至关重要的。以下是一些需要区分的场景：
- 针对检索优化的双编码器模型: 某些模型，尤其是为检索任务微调的双编码器模型，可能在训练时就明确区分了查询和文档。例如，它们可能在查询前添加 "[QRY]" 标记，在文档前添加 "[DOC]" 标记，或者使用不同的提示模板。在这种情况下，_get_query_embedding 应该负责添加查询特有的标记或指令，而 _get_text_embedding 则负责文档特有的处理。
- 不对称嵌入模型: 有些模型可能在设计上就是不对称的，即它们对查询和文档的内部处理机制不同。例如，一个模型可能为查询设计了一个轻量级的编码器以提高推理速度，而为文档设计了一个更复杂的编码器以捕获更丰富的语义信息。
- 特定领域或任务的定制: 在某些高度专业化的领域，用户查询和文档内容的语言风格、结构可能存在显著差异。通过为 _get_query_embedding 和 _get_text_embedding 提供不同的预处理逻辑，可以更好地适应这些差异，生成更精准的向量。
自定义嵌入的实现要点与注意事项
当您在Llama Index中实现自定义 BaseEmbedding 时，需要根据所使用的嵌入模型的特性来决定 _get_query_embedding 和 _get_text_embedding 的具体实现：
- 统一处理: 如果您的模型（如Instructor模型）对查询和文本的向量化策略是统一的，那么这两个方法可以具有相同的实现。这简化了代码，但仍建议将它们明确定义，以保持接口的完整性。
- 差异化处理: 如果您的模型需要对查询和文本进行不同的预处理（例如，不同的指令、标记、文本清理规则），则必须在这两个方法中实现相应的差异化逻辑。
- 批量处理: _get_text_embeddings(self, texts: List[str]) 方法用于批量处理文本，以提高效率。其实现逻辑应与 _get_text_embedding 保持一致，只是扩展到处理列表输入。
总结
Llama Index 的 BaseEmbedding 接口中 _get_query_embedding 和 _get_text_embedding 方法的区分，体现了其在处理不同嵌入模型时的灵活性和前瞻性。虽然在 InstructorEmbeddings 这样的特定实现中，这两个方法可能具有相同的代码逻辑，但这并不意味着它们在所有场景下都等同。理解这种设计背后的原理——即允许为查询和文档提供差异化的向量化策略——对于开发者在Llama Index 中构建高效、鲁棒的自定义嵌入解决方案至关重要。在实现自定义嵌入时，务必根据您所选嵌入模型的特性，审慎决定这两个方法的具体行为。
