应用嵌入模型进行仓库数据向量化：基于 BAAI/bge-large-zh-v1.5 的实践

在智能仓库管理中，如何高效处理和检索海量数据一直是一个挑战。通过嵌入模型，我们可以将仓库中的物品数据、仓库数据、环境数据以及入库出库任务数据转化为高维向量，实现基于语义的相似度检索和聚类分析。本文将详细介绍如何使用 BAAI/bge-large-zh-v1.5 嵌入模型 API 对仓库数据进行向量化处理，并结合代码示例讲解各个实现细节。

1. 背景介绍

随着仓库管理系统的信息化水平不断提升，各种数据（如物品详情、仓库位置、环境监控信息、任务记录等）逐渐呈现多样化和海量化趋势。传统的基于关键词的检索方法往往难以捕捉数据之间的语义关联，而嵌入模型（Embedding Model）能够通过将文本或其他数据转换为向量表示，在高维空间中计算语义相似度，从而实现更智能的数据处理和检索。

2. 模型概述

在本项目中，我选择了 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型。该模型具有以下特点：

  • 中文优化：模型针对中文语料进行了大量训练，能够更准确地捕捉中文文本的语义信息。
  • 多领域适应性：适用于描述任务、物品、仓库位置以及环境数据等多种数据类型的向量化处理。
  • 高效 API 接口：通过 API 调用，可以灵活地将文本数据转换为向量，便于后续的计算和聚类分析。

3. 项目架构与功能

本项目的核心是 VectorService 类，它负责整个向量化过程，包含以下几个关键功能模块：

1. 初始化 OpenAI 接口

首先，通过从配置中读取 API 密钥和基础 URL 来初始化 OpenAI 接口。确保 API 密钥有效且正确设置后，系统才能成功调用嵌入模型 API。

2. 生成嵌入向量

generateEmbedding 方法将传入的文本数据转换为向量表示。在处理文本时，方法会对长文本进行预处理，确保文本不会超出 API 限制（如长度限制），并截取超长文本部分。

生成嵌入向量

3. 向量索引更新

updateWarehouseIndex 方法会从仓库管理系统获取任务、物品、位置和环境数据。逐批调用嵌入模型生成向量，并将生成的向量存入数据库或索引系统，确保数据始终是最新的。

Inplace update和索引Compaction

4. 相似度检索

通过 searchSimilar 方法，系统根据查询文本生成向量，并与现有的向量数据进行余弦相似度计算，实现智能的相似度检索。这样，仓库管理系统能够根据用户查询，快速匹配相关数据。

4. 代码示例

1. 初始化 OpenAI 接口 — 以产品描述为例

假设你的仓库管理系统包含多个产品，每个产品都有描述信息。为了让系统能够智能处理产品信息，我们需要将每个产品的描述转化为向量。

场景：

  • 假设有一个产品，名为 “苹果”。它的描述是 “新鲜的红色苹果，来自本地农场”。
  • 使用 API 密钥初始化接口，系统可以将这个描述转化为向量。
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const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.openai.com/v1',
  apiKey: 'sk-XXXXXXX'
});

这段代码会通过配置的 API 密钥与 OpenAI 模型建立连接，准备将仓库中的产品描述转换为向量。

2. 生成嵌入向量 — 以物品描述为例

假设仓库中有两种物品：苹果和香蕉，它们的描述如下：

  • 苹果：新鲜的红色苹果，来自本地农场。
  • 香蕉：成熟的黄色香蕉，富含钾元素。

嵌入模型将这些文本转化为高维向量，使得这些文本能在计算机中被理解。

场景：

  • 将 “苹果” 和 “香蕉” 的描述传递给嵌入模型，生成对应的向量。
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const appleDescription = "新鲜的红色苹果，来自本地农场";
const bananaDescription = "成熟的黄色香蕉，富含钾元素";

// 生成苹果和香蕉的嵌入向量
const appleEmbedding = await openai.embeddings.create({
  model: 'text-embedding-3-small',
  input: appleDescription
});

const bananaEmbedding = await openai.embeddings.create({
  model: 'text-embedding-3-small',
  input: bananaDescription
});

console.log('苹果向量:', appleEmbedding.data[0].embedding);
console.log('香蕉向量:', bananaEmbedding.data[0].embedding);

3. 向量索引更新 — 以库存数据为例

假设你的仓库有上千种物品，每种物品有详细描述、类别和库存数量。为了提高库存管理的智能化水平，系统将每个物品的描述转化为向量并存入数据库。

场景：

  • 例如，你有一个新的物品 “绿茶”，系统会根据其描述生成向量并将其存入向量索引。
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const greenTeaDescription = "清香的绿茶，来自浙江，富含抗氧化成分";
const greenTeaEmbedding = await openai.embeddings.create({
  model: 'text-embedding-3-small',
  input: greenTeaDescription
});

// 更新物品向量索引
await updateWarehouseIndex(greenTeaDescription, greenTeaEmbedding.data[0].embedding);

4. 相似度检索 — 以产品查询为例

当仓库中有成千上万种商品时，管理员希望快速找到与某个产品（如 “红色苹果”）相似的其他物品。通过向量化每个产品描述，系统能够通过计算相似度实现快速检索。

场景：

  • 当用户查询 “红色苹果” 时，系统生成查询向量，并与数据库中的其他物品向量计算相似度。
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const query = "红色苹果";
const queryEmbedding = await openai.embeddings.create({
  model: 'text-embedding-3-small',
  input: query
});

// 查找与“红色苹果”最相似的物品
const similarItems = await searchSimilar(queryEmbedding.data[0].embedding);
console.log(similarItems);

5. 性能优化与异常处理

在项目实现过程中，我做了以下几项优化：

  • 批量处理与并发调用：采用批量处理（如每批 50 条数据）并利用 Promise.all 并发请求 API，提高了数据处理的效率。
  • 异常处理与后备方案：当 API 调用失败时，系统会生成随机向量作为后备方案，并记录详细日志信息，确保系统在异常情况下依然可以运行。
  • 配置缓存：为了避免重复请求配置，initOpenAI 方法中缓存了 API 设置，提升了性能。