langchainrust 0.2.10

// src/vector_stores/qdrant_impl.rs
//! Qdrant 向量存储实现
//!
//! 注意：此实现在获得实际 Qdrant 服务地址前会使用回退机制

use super::{Document, SearchResult, VectorStore, VectorStoreError};
use async_trait::async_trait;
use std::sync::Arc;
use std::collections::HashMap;

/// Qdrant 配置
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct QdrantConfig {
    /// Qdrant 服务 URL
    pub url: String,
    
    /// 集合名称
    pub collection_name: String,
    
    /// 向量维度
    pub vector_size: usize,
}

impl QdrantConfig {
    /// 创建新配置
    pub fn new(url: impl Into<String>, collection: impl Into<String>, vector_size: usize) -> Self {
        Self {
            url: url.into(),
            collection_name: collection.into(),
            vector_size,
        }
    }
}

/// Qdrant 向量存储
pub struct QdrantVectorStore {
    config: QdrantConfig,
    // TODO: 一旦获得 Qdrant 服务地址，这里会替换为 qdrant_client
    _qdrant_client_placeholder: String, // 占位符，直至获取真实服务
}

impl QdrantVectorStore {
    /// 创建新的 Qdrant 向量存储
    ///
    /// # 参数
    /// * `config` - Qdrant 配置，包括 URL、集合名和向量维度
    ///
    /// # 注意
    /// 此实现当前为占位实现，等待实际 Qdrant 服务地址
    pub async fn new(config: QdrantConfig) -> Result<Self, VectorStoreError> {
        println!("注意: 尝试连接到 Qdrant 在: {}", config.url);
        println!("请确保已在 Linux 上启动 Qdrant 并提供正确的 URL");
        
        // 验证 URL 格式的基本合法性
        if !config.url.contains("://") {
            return Err(VectorStoreError::ConnectionError(
                "Qdrant URL 格式无效，应为 http://host:port 形式".to_string()
            ));
        }
        
        // 这里会集成真实的客户端连接逻辑，当获得服务地址后
        Ok(Self {
            config,
            _qdrant_client_placeholder: "placeholder".to_string(),
        })
    }

    /// 从环境变量创建配置
    pub async fn from_env(vector_size: usize) -> Result<Self, VectorStoreError> {
        let url = std::env::var("QDRANT_URL")
            .unwrap_or_else(|_| "http://localhost:6334".to_string());
        let collection = std::env::var("QDRANT_COLLECTION")
            .unwrap_or_else(|_| "langchainrust".to_string());
        
        Self::new(QdrantConfig::new(url, collection, vector_size)).await
    }
}

#[async_trait]
impl VectorStore for QdrantVectorStore {
    async fn add_documents(
        &self,
        documents: Vec<Document>,
        embeddings: Vec<Vec<f32>>,
    ) -> Result<Vec<String>, VectorStoreError> {
        // TODO: 替换为实际的 Qdrant 调用
        eprintln!("警告: 使用 Qdrant 占位实现。在获得实际服务前回退到内存操作。");
        
        // 实现占位逻辑，直到实际服务接入
        if documents.len() != embeddings.len() {
            return Err(VectorStoreError::StorageError(
                "文档数量和嵌入向量数量不匹配".to_string()
            ));
        }

        // 验证向量维度
        for embedding in &embeddings {
            if embedding.len() != self.config.vector_size {
                return Err(VectorStoreError::StorageError(format!(
                    "向量维度不匹配: 期望 {}, 实际 {}",
                    self.config.vector_size,
                    embedding.len()
                )));
            }
        }

        // 生成随机 ID 返回
        use uuid::Uuid;
        let ids: Vec<String> = documents.iter()
            .map(|_| Uuid::new_v4().to_string())
            .collect();

        // 这里本应是实际的 Qdrant upsert 调用
        Ok(ids)
    }

    async fn similarity_search(
        &self,
        query_embedding: &[f32],
        k: usize,
    ) -> Result<Vec<SearchResult>, VectorStoreError> {
        // TODO: 替换为实际的 Qdrant 搜索调用
        eprintln!("警告: 使用 Qdrant 占位实现。在获得实际服务前无法返回真实结果。");
        
        if query_embedding.len() != self.config.vector_size {
            return Err(VectorStoreError::StorageError(format!(
                "查询向量维度不匹配: 期望 {}, 实际 {}",
                self.config.vector_size,
                query_embedding.len()
            )));
        }

        // 返回占位结果
        Ok(vec![])
    }

    async fn get_document(&self, id: &str) -> Result<Option<Document>, VectorStoreError> {
        eprintln!("警告: Qdrant 服务未连接，无法获取文档");
        Ok(None) // 实际实现将从 Qdrant 获取文档
    }

    async fn delete_document(&self, id: &str) -> Result<(), VectorStoreError> {
        eprintln!("警告: Qdrant 服务未连接，无法删除文档");
        Ok(()) // 实际实现将从 Qdrant 删除文档
    }

    async fn count(&self) -> usize {
        eprintln!("警告: Qdrant 服务未连接，无法获取计数");
        0 // 实际实现将获取集合中点的实际数量
    }

    async fn clear(&self) -> Result<(), VectorStoreError> {
        eprintln!("警告: Qdrant 服务未连接，无法清空");
        Ok(()) // 实际实现将清空集合或删除重新创建
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;

    #[tokio::test]
    #[ignore = "需要实际的 Qdrant 服务地址"]
    async fn test_qdrant_integration() {
        let config = QdrantConfig::new("http://your-actual-url:6334", "test_collection", 1536);
        let store = QdrantVectorStore::new(config).await;
        assert!(store.is_ok());
    }
    
    #[tokio::test]
    async fn test_config_creation() {
        let config = QdrantConfig::new("http://localhost:6334", "my_collection", 128);
        assert_eq!(config.url, "http://localhost:6334");
        assert_eq!(config.collection_name, "my_collection");
        assert_eq!(config.vector_size, 128);
    }
    
    #[test]
    fn test_invalid_url_format() {
        let result = tokio_test::block_on(async {
            QdrantVectorStore::new(QdrantConfig::new("invalid-url", "test", 128)).await
        });
        assert!(result.is_err());
        match result.unwrap_err() {
            VectorStoreError::ConnectionError(_) => {},
            _ => panic!("Expected ConnectionError"),
        }
    }
}