如何使用向量检索服务的条件过滤检索_向量检索服务(VRS)-阿里云帮助中心

背景介绍

在大多数业务场景中，单纯使用向量进行相似性检索并无法满足业务需求，通常需要在满足特定过滤条件、或者特定的“标签”的前提下，再进行相似性检索。

向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合，在精确满足过滤条件的前提下进行高效的向量检索。

条件过滤检索示例

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。

插入带有Field的数据

Python

import dashvector
import numpy as np

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

ret = collection.insert([
    ('1', np.random.rand(4), {'name':'zhangsan', 'age': 10, 'male': True, 'weight': 35.0}),
    ('2', np.random.rand(4), {'name':'lisi', 'age': 20, 'male': False, 'weight': 45.0}),
    ('3', np.random.rand(4), {'name':'wangwu', 'age': 30, 'male': True, 'weight': 75.0}),
    ('4', np.random.rand(4), {'name':'zhaoliu', 'age': 5, 'male': False, 'weight': 18.0}),
    ('5', np.random.rand(4), {'name':'sunqi', 'age': 40, 'male': True, 'weight': 70.0})
])
assert ret

说明

在新建Collection-使用示例中，创建了名称为quickstart的Collection，该Collection定义了3个Field（{'name': str, 'weight': float, 'age': int}）。DashVector具有Schema Free的特性，因此可以在插入Doc时，随意指定创建Collection时未定义的Field，如上述示例中的maleField。

通过filter进行条件过滤检索

Python

import dashvector

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

# 要求年龄(age)大于18，并且体重(weight)大于65.0的男性(male=true)
docs = collection.query(
  [0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
  topk=10,
  filter = 'age > 18 and weight > 65.0 and male = true'
)
print(docs)

DashVector支持的数据类型

当前DashVector支持Python的4种基础数据类型：

str
float
int
bool

重要

Python的int类型可表达无限大小的整数，当前DashVector仅支持32位整数，范围为-2,147,483,648~2,147,483,647，需要用户自行保证数据未溢出。

比较运算符

通过Field 比较运算符常量的组合生成比较表达式，说明及示例如下：

符号	描述	支持数据类型	表达式示例	示例解释
<	小于	int float	age < 10 weight < 60.0	age小于10则为`True` weight小于60.0则为`True`
<=	小于或等于	int float	age <= 10 weight <= 60.0	age小于或等于10则为`True` weight小于或等于60.0则为`True`
=	等于	int float bool str	age = 10 weight = 60.0 male = true name = 'lisi'	age等于10则为`True` weight等于60.0则为`True` male等于true则为`True` name等于lisi则为`True`
!=	不等于	int float bool str	age != 10 weight != 60.0 male != true name != 'lisi'	age不等于10则为`True` weight不等于60.0则为`True` male不等于true则为`True` name不等于lisi则为`True`
>=	大于或等于	int float	age >= 10 weight >= 60.0	age大于或等于10则为`True` weight大于或等于60.0则为`True`
>	大于	int float	age > 10 weight > 60.0	age大于10则为`True` weight大于60.0则为`True`

字符串运算符

通过Field 字符串运算符常量的组合生成匹配表达式，说明及示例如下：

符号	描述	支持数据类型	表达式示例	示例解释
like	前缀匹配	str	name like 'li%'	name以li开头则为`True`

逻辑运算符

逻辑运算符用于组合多个表达式。

符号	描述	示例	示例解释
and	与	expr1 and expr2	expr1、expr2同时为`True`时则为`True`，否则`False`
or	或	expr1 or expr2	expr1、expr2同时为`False`时则为`False`，否则`True`

说明

可通过括号()组合逻辑运算符，()拥有更高优先级，如：expr1 and (expr2 or expr3)，会优先计算(expr2 or expr3)