如何将Elixir Nx.Tensor转为JSON以适配Qdrant向量搜索？

方法1：手动将Nx.Tensor转换为Elixir列表 #

Qdrant的search_points函数期望接收普通数值数组作为查询向量，而Nx.Tensor本身无法直接被Jason编码为JSON。你可以使用Nx.to_list/1将张量转换为Elixir列表，再传入函数：

# 将Nx.Tensor类型的embedding转为列表
query_vector = Nx.to_list(embedding)

# 调用Qdrant搜索
Qdrant.search_points(
  client,
  collection_name: "your_collection",
  query: query_vector,
  limit: 10
)

如果你的嵌入张量是高维结构，先通过Nx.flatten/1将其转为一维向量再转换：

query_vector = embedding |> Nx.flatten() |> Nx.to_list()

方法2：全局扩展Jason.Encoder协议 #

如果需要在整个项目中自动处理Nx.Tensor的JSON编码，你可以实现Jason.Encoder协议，这样无需每次手动转换：

defimpl Jason.Encoder, for: Nx.Tensor do
  def encode(tensor, opts) do
    tensor
    |> Nx.to_list()
    |> Jason.Encoder.encode(opts)
  end
end

实现后，所有需要将Nx.Tensor编码为JSON的场景（包括Qdrant的API调用）都会自动完成转换，直接传入Nx.Tensor即可：

Qdrant.search_points(
  client,
  collection_name: "your_collection",
  query: embedding,
  limit: 10
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sooon