表单模式添加数据
添加向量数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
表单模式仅支持添加单条数据。选择表后页面显示字段结构，例如字段 id（主键，INT64）和字段 float（稀密向量，FLOAT，多值），其中向量维度必须为128维，需填写数组格式内容，如 [0.1, 0.2, 0.3]。
添加相应字段值（包括主键、稠密向量），点击添加。例如，id 填入 1，向量字段填入128维浮点数数组，如 [0.1, 0.2, 0.3, ...]。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
在左侧导航栏选择向量管理 > 查询测试，选择向量查询 Tab。设置表名为 test，TopK 为 10，Query类型为向量，结果排列顺序为 ASC，在向量输入框中填入待查询的浮点数向量数组，单击搜索。查询结果返回1条匹配数据，距离分为0，主键为1，查询耗时5.93ms。
添加混合检索数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
选择表 test_hybrid_search，切换为表单模式添加单条数据。稠密向量字段维度须为128维，填写数组格式内容，如 [0.1, 0.2, 0.3]。
添加相应字段值（包括主键、稠密向量、稀疏向量下标、稀疏向量值），点击添加：
选择表单模式，表名选择test_hybrid_search。示例字段值：id为1，vector为[0.03,0.15,0.91,0.17,...]，sparse_indices为[1,2,3]，sparse_values为[0.1,0.2,0.3]，namespace为1。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
选择向量文本混合查询页签，设置表名（如 test_hybrid_search）、TopK（如 10）、过滤条件（如 price > 100）、索引名称及结果排列顺序，填写稠密向量、稀疏向量下标（如 [1,2,3]）和稀疏向量值（如 [0.1,0.2,0.3]），单击搜索即可查看混合检索结果。
添加embedding的文本数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
选择表名 test_text_api，表中包含以下字段：id（主键，INT64）、source_text_vector（稠密向量，FLOAT，由 OpenSearch 自动生成，无需填写）、source_text（需 embedding 字段，STRING）和 namespace（INT64）。
添加相应字段值（包括主键、需要embedding 字段），点击添加：
选择表名 test_text_api，填写 id（主键）为 1，source_text（embedding字段）为 opensearch向量检索版。source_text_vector（稠密向量）由 OpenSearch 自动生成，无需填写。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
在查询测试页面选择向量查询 Tab，将表名设置为 test_text_api，索引名称设置为 source_text_vector，TopK设置为 10，Query类型选择文本，在文本输入框中输入 向量检索版，然后单击搜索。返回一条匹配结果，距离分为 0.389988780021675，主键为 1，属性中 source_text 值为 openSearch向量检索版，表明文本向量查询成功。
添加embedding的图片数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
选择表单模式（仅支持添加单条数据），表名选择目标表。字段列表中，source_image_vector（稠密向量）字段由 OpenSearch 自动生成，无需填写。
添加相应字段值（包括主键、需embedding 字段，图片字段可以通过上传图片和填写base64编码的方式上传），点击添加：
示例中选择表名 test_create，填写字段：id（主键）值为 1，source_image_vector（稠密向量）由 OpenSearch 自动生成，source_image（需 embedding 字段）通过上传图片方式上传文件，namespace 值为 1。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
将Query类型设置为图片，结果排列顺序设置为ASC，图片提供方式选择上传图片文件，多主体识别选择不开启，上传待搜索的图片后单击搜索。搜索结果将展示匹配记录的距离分、主键、向量值及属性列等信息。
开发者模式添加数据
添加向量数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
页面默认为表单模式（仅支持添加单条数据），选择表名后展示字段列表，包含字段名称、字段标签（如主键、精密向量）、数据类型等列，向量字段输入框会提示所需维度及数组格式（如 [0.1, 0.2, 0.3]）。填写完成后单击添加提交数据。
右上角选择开发者模式，添加相应字段值（包括主键、向量字段），点击添加：
示例JSON数据格式为 [{"id": 0, "float": [0.03, 0.15, 0.91, 0.17, ...]}]，其中 id 为主键字段，float 为浮点数数组形式的向量字段。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
在查询测试页面选择向量查询页签，设置表名、索引名称及TopK，在向量输入框中填写查询向量（浮点数数组格式），单击搜索即可查看检索结果，包括距离分、主键及向量值等信息。
添加混合检索数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
选择表名 test_hybrid_search，页面默认为表单模式，展示 id（主键）、vector（稠密向量）、sparse_indices（稀疏向量下标）、sparse_values（稀疏向量值）、namespace 共 5 个字段。
右上角选择开发者模式，添加相应字段值（包括主键、稠密向量、稀疏向量下标、稀疏向量值），点击添加：
JSON字段名与前述字段的对应关系为：id（主键）、vector（稠密向量）、sparse_indices（稀疏向量下标）、sparse_values（稀疏向量值），另包含 namespace 字段。数据以JSON数组格式提交，每个元素为一条记录。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
选择向量文本混合查询页签，在表名下拉框中选择目标表（例如 test_hybrid_search），设置TopK（例如 10）、索引名称（例如 vector）、结果排列顺序（例如 DESC），填入稠密向量、稀疏向量下标（例如 [1,2,3]）和稀疏向量值（例如 [0.1,0.2,0.3]），单击搜索按钮。搜索结果将以表格形式展示距离分、主键、稠密向量值、稀疏向量下标、稀疏向量值、属性和命名空间等信息。
添加embedding的文本数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
选择表名 test_text_api，页面默认为表单模式（仅支持添加单条数据），展示字段列表包括 id（主键）、source_text_vector（稠密向量，由 OpenSearch 自动生成无需填写）、source_text（需 embedding 字段）和 namespace。
右上角选择开发者模式，添加相应字段值（包括主键、需要embedding 字段），点击添加：
示例 JSON 数据为 [{"id": 1, "source_text": "opensearch向量检索版", "namespace": 1}]，其中 id 为主键，source_text 为需要 embedding 的文本字段，namespace 为命名空间。表名选择 test_text_api。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
在查询测试页面选择向量查询页签，设置表名为test_text_api，索引名称为source_text_vector，TopK为10，Query类型为文本，结果排列顺序为ASC，在文本输入框中输入查询文本（例如向量检索版），单击搜索。查询结果返回1条匹配记录，距离分为0.389988780021675，主键为1，属性中source_text值为openSearch向量检索版。
添加embedding的图片数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：
表单模式下选择 test_create 表，字段包括 id（主键，INT64）、source_image_vector（稠密向量，由 OpenSearch 自动生成无需填写）、source_image（需 embedding 字段，可通过上传图片或填写base64编码方式录入）和 namespace（INT64）。填写完成后单击添加。
右上角选择开发者模式，添加相应字段值（包括主键、需embedding 字段，图片字段可以通过填写base64编码的方式上传），点击添加：
数据以JSON数组格式提交，每条记录包含id（主键）、source_image（base64编码的图片字符串）、namespace等字段，表名选择目标表（如test_create）。
当执行结果出现"message": "success" 说明数据上传成功。
数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：
设置Query类型为图片，结果排列顺序为ASC，图片提供方式为上传图片文件，上传待检索的图片后单击搜索。搜索结果以表格形式展示匹配记录，包含距离分、主键、向量值、属性、命名空间等字段，距离分越小表示匹配度越高。
注意事项
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插入数据单条记录大小不允许超过1M
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添加embedding的图片数据，图片大小允许超过1M
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添加embedding的文本数据，文本大小不允许超过1K