通过PythonSDK在Collection中进行相似性检索_向量检索服务(VRS)-阿里云帮助中心

本文介绍如何通过Python SDK在Collection中进行相似性检索。

前提条件

已创建Cluster：创建Cluster。
已获得API-KEY：API-KEY管理。
已安装最新版SDK：安装DashVector SDK。

接口定义

Python

Collection.query(
    vector: Optianal[Union[List[Union[int, float]], np.ndarray]] = None,
    id: Optional[str] = None,
    topk: int = 10,
    filter: Optional[str] = None,
    include_vector: bool = False,
    partition: Optional[str] = None,
    output_fields: Optional[List[str]] = None,
    sparse_vector: Optional[Dict[int, float]] = None,
    async_req: False
) -> DashVectorResponse

使用示例

说明

需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代码才能正常运行。
本示例需要参考新建Collection-使用示例提前创建好名称为quickstart的Collection，并参考插入Doc提前插入部分数据。

Python

import dashvector
import numpy as np

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
collection = client.get(name='quickstart')

根据向量进行相似性检索

Python

ret = collection.query(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
)
# 判断query接口是否成功
if ret:
    print('query success')
    print(len(ret))
    for doc in ret:
        print(doc)
        print(doc.id)
        print(doc.vector)
        print(doc.fields)

ret = collection.query(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    topk=100,
    output_fields=['name', 'age'], # 仅返回name、age这2个Field
    include_vector=True
)

根据主键（对应的向量）进行相似性检索

Python

ret = collection.query(
    id='1'
)
# 判断query接口是否成功
if ret:
    print('query success')
    print(len(ret))
    for doc in ret:
        print(doc)
        print(doc.id)
        print(doc.vector)
        print(doc.fields)

ret = collection.query(
    id='1',
    topk=100,
    output_fields=['name', 'age'], # 仅返回name、age这2个Field
    include_vector=True
)

带过滤条件的相似性检索

Python

# 根据向量或者主键进行相似性检索 + 条件过滤
ret = collection.query(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],   # 向量检索，也可设置主键检索
    topk=100,
    filter='age > 18',             # 条件过滤，仅对age > 18的Doc进行相似性检索
    output_fields=['name', 'age'], # 仅返回name、age这2个Field
    include_vector=True
)

带有Sparse Vector的向量检索

说明

Sparse Vector（稀疏向量）可用于关键词权重表示，实现带关键词感知能力的向量检索。

Python

# 根据向量进行相似性检索 + 稀疏向量
ret = collection.query(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],   # 向量检索
    sparse_vector={1: 0.3, 20: 0.7}
)

通过过滤条件进行匹配查询

Python

# 支持向量和主键都不传入，那么只进行条件过滤
ret = collection.query(
    topk=100,
    filter='age > 18',             # 条件过滤，仅对age > 18的Doc进行匹配查询
    output_fields=['name', 'age'], # 仅返回name、age这2个Field
    include_vector=True
)

入参描述

说明

vector和id两个入参需要二选一使用，如都不传入，则仅完成条件过滤。

参数	类型	默认值	说明
vector（可选）	Optional[Union[List[Union[int, float]], np.ndarray]]	None	向量数据
id（可选）	Optional[str]	None	主键，表示根据主键对应的向量进行相似性检索
topk（可选）	int	10	返回topk相似性结果
filter（可选）	Optional[str]	None	过滤条件，需满足SQL where子句规范，详见
include_vector（可选）	bool	False	是否返回向量数据
partition（可选）	Optional[str]	None	Partition名称
output_fields（可选）	Optional[List[str]]	None	默认返回所有Fields
sparse_vector（可选）	Optional[Dict[int, float]]	None	稀疏向量
async_req（可选）	bool	False	是否异步

出参描述

说明

返回结果为DashVectorResponse对象，DashVectorResponse对象中可获取本次操作结果信息，如下表所示。

字段	类型	描述	示例
code	int	返回值，参考返回状态码说明	0
message	str	返回消息	success
request_id	str	请求唯一id	19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99
output	List[Doc]	返回相似性检索结果