Milvus
Zilliz
نجمة45.2Kاحجز عرضاً تجريبياًابدأ
الصفحة الرئيسية
  • Home
  • Docs

  • دليل المستخدم

  • المخطط وحقول البيانات

  • المجال الديناميكي

الحقل الديناميكي

يجب تضمين جميع الحقول المحددة في مخطط المجموعة في الكيانات المراد إدراجها. إذا كنت تريد أن تكون بعض الحقول اختيارية، ففكر في تمكين الحقل الديناميكي. يصف هذا الموضوع كيفية تمكين الحقل الديناميكي واستخدامه.

نظرة عامة

في ملفوس، يمكنك إنشاء مخطط مجموعة من خلال تعيين الأسماء وأنواع البيانات لكل حقل في المجموعة. عند إضافة حقل إلى المخطط، تأكد من تضمين هذا الحقل في الكيان الذي تنوي إدراجه. إذا كنت تريد أن تكون بعض الحقول اختيارية، فإن تمكين الحقل الديناميكي هو أحد الخيارات.

الحقل الديناميكي هو حقل محجوز يسمى $meta، وهو من نوع JavaScript Object Notation (JSON). سيتم تخزين أي حقول في الكيانات التي لم يتم تعريفها في المخطط في حقل JSON المحجوز هذا كأزواج قيمة مفتاح-قيمة.

بالنسبة للمجموعة الممكّنة للحقل الديناميكي، يمكنك استخدام المفاتيح في الحقل الديناميكي للتصفية العددية، تمامًا كما تفعل مع الحقول المحددة صراحةً في المخطط.

تمكين الحقل الديناميكي

يمكنك تمكين الحقل الديناميكي يدويًا عند إنشاء مجموعة بإعدادات مخصصة.

بايثون جافا جافا NodeJS الذهاب cURL
from pymilvus import MilvusClient

client= MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

client.create_collection(
collection_name="my_collection",
dimension=5,
# highlight-next-line
enable_dynamic_field=True
)

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(ConnectConfig.builder()
        .uri("http://localhost:19530")
        .build());
        
CreateCollectionReq createCollectionReq = CreateCollectionReq.builder()
    .collectionName("my_collection")
    .dimension(5)
    // highlight-next-line
    .enableDynamicField(true)
    .build()
client.createCollection(createCollectionReq);

import { MilvusClient, DataType } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const client = new Client({
    address: 'http://localhost:19530'
});

await client.createCollection({
    collection_name: "customized_setup_2",
    schema: schema,
    // highlight-next-line
    enable_dynamic_field: true
});

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/column"
    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/entity"
    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/index"
    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)  

ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
defer cancel()

cli, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "localhost:19530",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle err
}
defer client.Close(ctx)

err = client.CreateCollection(ctx, milvusclient.SimpleCreateCollectionOptions("my_collection", 5).
    WithAutoID(false).
    WithDynamicSchema(true))
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
}

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "my_collection",
    "dimension": 5,
    "enableDynamicField": true
}'

استخدام الحقل الديناميكي

عندما يتم تمكين الحقل الديناميكي في مجموعتك، سيتم تخزين جميع الحقول وقيمها غير المحددة في المخطط كأزواج مفاتيح-قيم في الحقل الديناميكي.

على سبيل المثال، لنفترض أن مخطط مجموعتك يحدد حقلين فقط، وهما id و vector ، مع تمكين الحقل الديناميكي. الآن، أدخل مجموعة البيانات التالية في هذه المجموعة.

[
    {id: 0, vector: [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], color: "pink_8682"},
    {id: 1, vector: [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], color: "red_7025"},
    {id: 2, vector: [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], color: "orange_6781"},
    {id: 3, vector: [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], color: "pink_9298"},
    {id: 4, vector: [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], color: "red_4794"},
    {id: 5, vector: [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], color: "yellow_4222"},
    {id: 6, vector: [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], color: "red_9392"},
    {id: 7, vector: [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], color: "grey_8510"},
    {id: 8, vector: [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], color: "white_9381"},
    {id: 9, vector: [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], color: "purple_4976"}        
]

تحتوي مجموعة البيانات أعلاه على 10 كيانات، يتضمن كل منها الحقول id و vector و color. هنا، لم يتم تعريف الحقل color في المخطط. نظرًا لأن المجموعة تحتوي على الحقل الديناميكي، فسيتم تخزين الحقل color كزوج من مفتاح وقيمة داخل الحقل الديناميكي.

إدراج البيانات

يوضح الرمز التالي كيفية إدراج مجموعة البيانات هذه في المجموعة.

بايثون جافا جافا NodeJS Go cURL
data=[
    {"id": 0, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682"},
    {"id": 1, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025"},
    {"id": 2, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781"},
    {"id": 3, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298"},
    {"id": 4, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794"},
    {"id": 5, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222"},
    {"id": 6, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392"},
    {"id": 7, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510"},
    {"id": 8, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381"},
    {"id": 9, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976"}
]

res = client.insert(
collection_name="my_collection",
data=data
)

print(res)

# Output
# {'insert_count': 10, 'ids': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;

import io.milvus.v2.service.vector.request.InsertReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;
   
Gson gson = new Gson();
List<JsonObject> data = Arrays.asList(
        gson.fromJson("{\"id\": 0, \"vector\": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], \"color\": \"pink_8682\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 1, \"vector\": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], \"color\": \"red_7025\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 2, \"vector\": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], \"color\": \"orange_6781\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 3, \"vector\": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], \"color\": \"pink_9298\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 4, \"vector\": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], \"color\": \"red_4794\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 5, \"vector\": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], \"color\": \"yellow_4222\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 6, \"vector\": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], \"color\": \"red_9392\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 7, \"vector\": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], \"color\": \"grey_8510\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 8, \"vector\": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], \"color\": \"white_9381\"}", JsonObject.class),
        gson.fromJson("{\"id\": 9, \"vector\": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], \"color\": \"purple_4976\"}", JsonObject.class)
);

InsertReq insertReq = InsertReq.builder()
        .collectionName("my_collection")
        .data(data)
        .build();

InsertResp insertResp = client.insert(insertReq);
System.out.println(insertResp);

// Output:
//
// InsertResp(InsertCnt=10, primaryKeys=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

const { DataType } = require("@zilliz/milvus2-sdk-node")

// 3. Insert some data

const data = [
    {id: 0, vector: [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], color: "pink_8682"},
    {id: 1, vector: [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], color: "red_7025"},
    {id: 2, vector: [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], color: "orange_6781"},
    {id: 3, vector: [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], color: "pink_9298"},
    {id: 4, vector: [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], color: "red_4794"},
    {id: 5, vector: [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], color: "yellow_4222"},
    {id: 6, vector: [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], color: "red_9392"},
    {id: 7, vector: [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], color: "grey_8510"},
    {id: 8, vector: [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], color: "white_9381"},
    {id: 9, vector: [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], color: "purple_4976"}        
]

const res = await client.insert({
    collection_name: "quick_setup",
    data: data,
})

console.log(res.insert_cnt)

// Output
// 
// 10
// 

dynamicColumn := column.NewColumnString("color", []string{
    "pink_8682", "red_7025", "orange_6781", "pink_9298", "red_4794", "yellow_4222", "red_9392", "grey_8510", "white_9381", "purple_4976",
})

_, err = client.Insert(ctx, milvusclient.NewColumnBasedInsertOption("my_collection").
    WithInt64Column("id", []int64{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}).
    WithFloatVectorColumn("vector", 5, [][]float32{
        {0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592},
        {0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104},
        {0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592},
        {0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345},
        {0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106},
        {0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955},
        {0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987},
        {-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052},
        {0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336},
        {0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608},
    }).
    WithColumns(dynamicColumn),
)
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle err
}

export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/entities/insert" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "data": [
        {"id": 0, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682"},
        {"id": 1, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025"},
        {"id": 2, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781"},
        {"id": 3, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298"},
        {"id": 4, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794"},
        {"id": 5, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222"},
        {"id": 6, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392"},
        {"id": 7, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510"},
        {"id": 8, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381"},
        {"id": 9, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976"}        
    ],
    "collectionName": "my_collection"
}'

# {
#     "code": 0,
#     "data": {
#         "insertCount": 10,
#         "insertIds": [
#             0,
#             1,
#             2,
#             3,
#             4,
#             5,
#             6,
#             7,
#             8,
#             9
#         ]
#     }
# }

فهرسة حقل قياسي في الحقل الديناميكي

عندما تقوم بتمكين حقل ديناميكي، يتم تخزين أي حقول قياسية غير محددة كأزواج مفاتيح-قيم بتنسيق JSON. يدعم Milvus إنشاء فهرس على مثل هذا الحقل القياسي غير المعرّف، بشكل فعال من خلال بناء فهرس مسار JSON. إليك كيفية عمل ذلك:

  1. اختر مفتاح الحقل الديناميكي الذي تريد فهرسته. على سبيل المثال، "color" في المثال أعلاه.

  2. حدّد نوع الجبيرة للقيم الموجودة في هذا المفتاح. سيقوم Milvus بتحليل الحقل الديناميكي، واستخراج القيم الموجودة تحت المفتاح المحدد، وإرسالها إلى النوع الذي قمت بتكوينه.

    • القيم json_cast_type المدعومة هي bool (أو BOOL) و double (أو DOUBLE) و varchar (أو VARCHAR).

    • في حالة فشل التحليل أو الصب (على سبيل المثال، محاولة تحليل سلسلة على أنها مزدوجة)، سيتم تخطي هذه الصفوف في الفهرس.

  3. حدد مسار JSON لهذا المفتاح على أنه json_path. نظرًا لأن الحقل الديناميكي يتم تخزينه على هيئة JSON، يمكنك تحديد شيء مثل "color" ، أو إذا كان لديك هياكل متداخلة، يمكنك تحديد مسارات أعمق (على سبيل المثال my_json["field"]["subfield"]).

  4. قم بإنشاء فهرس INVERTED. حاليًا، يتم دعم نوع INVERTED فقط لفهرسة مسار JSON.

للحصول على تفاصيل حول المعلمات والاعتبارات، راجع فهرسة حقل JSON.

فيما يلي مثال على كيفية إنشاء فهرس على الحقل "color":

بايثون جافا جافا جو نودجيس CURL
# Prepare index parameters
index_params = client.prepare_index_params()

index_params.add_index(
field_name="color", # Name of the "column" you see in queries (the dynamic key).
index_type="INVERTED", # Currently only "INVERTED" is supported for indexing JSON fields.
index_name="color_index", # Assign a name to this index.
params={
"json_path": "color", # JSON path to the key you want to index.
"json_cast_type": "varchar" # Type to which Milvus will cast the extracted values.
}
)

# Create the index
client.create_index(
collection_name="my_collection",
index_params=index_params
)

import io.milvus.v2.common.IndexParam;

List<IndexParam> indexes = new ArrayList<>();

Map<String,Object> extraParams = new HashMap<>();
extraParams.put("json_path", "color");
extraParams.put("json_cast_type", "varchar");
indexes.add(IndexParam.builder()
        .fieldName("color")
        .indexName("color_index")
        .indexType(IndexParam.IndexType.INVERTED)
        .extraParams(extraParams)
        .build());

client.createIndex(CreateIndexReq.builder()
        .collectionName("my_collection")
        .indexParams(indexes)
        .build());

indexTask, err := client.CreateIndex(ctx, milvusclient.NewCreateIndexOption("my_collection", "color",
    index.NewJSONPathIndex(index.Inverted, "varchar", "color")))
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

err = indexTask.Await(ctx)
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handler err
}

const index_params = {
    field_name: "color",               // Name of the "column" you see in queries (the dynamic key).
    index_type: "INVERTED",            // Currently only "INVERTED" is supported for indexing JSON fields.
    index_name: "color_index",         // Assign a name to this index.
    params:{
        "json_path": "color",          // JSON path to the key you want to index.
        "json_cast_type": "varchar"   // Type to which Milvus will cast the extracted values.
    }
}

// Create the index
await client.create_index({
    collection_name: "my_collection",
    index_params: index_params
});

# restful
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/indexes/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "my_collection",
    "indexParams": [
        {
            "fieldName": "color",
            "indexName": "color_index",
            "indexType": "INVERTED",
            "params": {
                "json_path": "color",
                "json_cast_type": "varchar"
            }
        }
    ]
}'

الاستعلام والبحث باستخدام حقل ديناميكي

يدعم ميلفوس استخدام تعبيرات التصفية أثناء الاستعلامات وعمليات البحث، مما يسمح لك بتحديد الحقول التي يجب تضمينها في النتائج. يوضح المثال التالي كيفية إجراء الاستعلامات وعمليات البحث باستخدام الحقل color ، الذي لم يتم تعريفه في المخطط، باستخدام الحقل الديناميكي.

بايثون جافا جافا NodeJS Go cURL
query_vector = [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]

res = client.search(
collection_name="my_collection",
data=[query_vector],
limit=5,
# highlight-start
filter='color like "red%"',
output_fields=["color"]
# highlight-end
)

print(res)

# Output
# data: ["[{'id': 1, 'distance': 0.6290165185928345, 'entity': {'color': 'red_7025'}}, {'id': 4, 'distance': 0.5975797176361084, 'entity': {'color': 'red_4794'}}, {'id': 6, 'distance': -0.24996188282966614, 'entity': {'color': 'red_9392'}}]"] 


import io.milvus.v2.service.vector.request.SearchReq
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.FloatVec;
import io.milvus.v2.service.vector.response.SearchResp

FloatVec queryVector = new FloatVec(new float[]{0.3580376395471989f, -0.6023495712049978f, 0.18414012509913835f, -0.26286205330961354f, 0.9029438446296592f});
SearchResp resp = client.search(SearchReq.builder()
        .collectionName("my_collection")
        .annsField("vector")
        .data(Collections.singletonList(queryVector))
        .outputFields(Collections.singletonList("color"))
        .filter("color like \"red%\"")
        .topK(5)
        .consistencyLevel(ConsistencyLevel.STRONG)
        .build());

System.out.println(resp.getSearchResults());

// Output
//
// [[
//    SearchResp.SearchResult(entity={color=red_7025}, score=0.6290165, id=1),
//    SearchResp.SearchResult(entity={color=red_4794}, score=0.5975797, id=4), 
//    SearchResp.SearchResult(entity={color=red_9392}, score=-0.24996188, id=6)
//]]


const query_vector = [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]

const res = await client.search({
    collection_name: "quick_setup",
    data: [query_vector],
    limit: 5,
    // highlight-start
    filters: "color like \"red%\"",
    output_fields: ["color"]
    // highlight-end
});

queryVector := []float32{0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592}

resultSets, err := client.Search(ctx, milvusclient.NewSearchOption(
    "my_collection", // collectionName
    5,                       // limit
    []entity.Vector{entity.FloatVector(queryVector)},
).WithFilter("color like \"red%\"").
    WithANNSField("vector").
    WithOutputFields("color"))
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

for _, resultSet := range resultSets {
    fmt.Println("IDs: ", resultSet.IDs.FieldData().GetScalars())
    fmt.Println("Scores: ", resultSet.Scores)
    fmt.Println("color: ", resultSet.GetColumn("color").FieldData().GetScalars())
}

export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/entities/search" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "my_collection",
    "data": [
        [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]
    ],
    "annsField": "vector",
    "filter": "color like \"red%\"",
    "limit": 3,
    "outputFields": ["color"]
}'
# {"code":0,"cost":0,"data":[{"color":"red_7025","distance":0.6290165,"id":1},{"color":"red_4794","distance":0.5975797,"id":4},{"color":"red_9392","distance":-0.24996185,"id":6}]}

في تعبير التصفية المستخدم في مثال الكود أعلاه، color like "red%" and likes > 50 ، تحدد الشروط أن قيمة الحقل color يجب أن تبدأ بـ "أحمر". في نموذج البيانات، يستوفي كيانان فقط هذا الشرط. وبالتالي، عندما يتم تعيين limit (topK) على 3 أو أقل، سيتم إرجاع كلا هذين الكيانين.

[
    {
        "id": 1, 
        "distance": 0.6290165,
        "entity": {
            "color": "red_7025"
        }
    },
    {
        "id": 4, 
        "distance": 0.5975797,
        "entity": {
            "color": "red_4794"
        }
    },
    {
        "id": 6, 
        "distance": -0.24996188，
        "entity": {
            "color": "red_9392"
        }
    },
]
جدول المحتويات

جرب Managed Milvus مجاناً

Zilliz Cloud خالي من المتاعب، ويعمل بواسطة Milvus ويعمل بسرعة 10 أضعاف.

ابدأ
التعليقات

هل كانت هذه الصفحة مفيدة؟