Iterador de búsqueda

La búsqueda ANN tiene un límite máximo en el número de entidades que se pueden recuperar en una sola consulta, y es posible que el simple uso de la búsqueda ANN básica no satisfaga las necesidades de una recuperación a gran escala. Para las solicitudes de búsqueda ANN en las que el valor de topK supere los 16 384, es recomendable plantearse el uso del SearchIterator. En esta sección se explica cómo utilizar el SearchIterator y se exponen las consideraciones relacionadas.

Descripción general

Una solicitud de búsqueda devuelve resultados de búsqueda, mientras que un SearchIterator devuelve un iterador. Se puede llamar al método next() de este iterador para obtener los resultados de la búsqueda.

En concreto, se pueden utilizar los SearchIterators de la siguiente manera:

  1. Crea un SearchIterator y establece el número de entidades que se deben devolver por solicitud de búsqueda y el número total de entidades que se deben devolver.

  2. Llama al método next() del SearchIterator en un bucle para obtener los resultados de la búsqueda de forma paginada.

  3. Llama al método close() del iterador para finalizar el bucle si el método next() devuelve un resultado vacío.

Crear un SearchIterator

El siguiente fragmento de código muestra cómo crear un SearchIterator.

from pymilvus import connections, Collection

connections.connect(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

# create iterator
query_vectors = [
    [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]]

collection = Collection("iterator_collection")

iterator = collection.search_iterator(
    data=query_vectors,
    anns_field="vector",
    param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 16}},
    batch_size=50,
    output_fields=["color"],
    limit=20000
)
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.orm.iterator.SearchIterator;
import io.milvus.v2.common.IndexParam.MetricType;
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.FloatVec;

import java.util.*;

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(ConnectConfig.builder()
        .uri("http://localhost:19530")
        .token("root:Milvus")
        .build());

FloatVec queryVector = new FloatVec(new float[]{0.3580376395471989f, -0.6023495712049978f, 0.18414012509913835f, -0.26286205330961354f, 0.9029438446296592f});
SearchIterator searchIterator = client.searchIterator(SearchIteratorReq.builder()
        .collectionName("iterator_collection")
        .vectors(Collections.singletonList(queryVector))
        .vectorFieldName("vector")
        .batchSize(500L)
        .outputFields(Lists.newArrayList("color"))
        .topK(20000)
        .metricType(IndexParam.MetricType.COSINE)
        .build());
// go
import { MilvusClient } from '@zilliz/milvus2-sdk-node';

const milvusClient = new MilvusClient({
  address: 'http://localhost:19530',
  token: 'root:Milvus',
});

const queryVectors = [
[0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592],
];
const collectionName = 'iterator_collection';

const iterator = milvusClient.searchIterator({
    collection_name: collectionName,
    vectors: queryVectors,
    anns_field: 'vector',
    params: { metric_type: 'L2', params: { nprobe: 16 } },
    batch_size: 50,
    output_fields: ['color'],
    limit: 20000,
});

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" \
--header "Request-Timeout: 10" \
-d '{
    "collectionName": "iterator_collection",
    "annsField": "vector",
    "data": [[0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]],
    "searchParams": {
        "metricType": "L2",
        "params": {
            "nprobe": 16
        }
    },
    "limit": 50,
    "offset": 0,
    "outputFields": ["color"]
}'
#include <iostream>
#include <vector>

#include "milvus/MilvusClientV2.h"

auto client = milvus::MilvusClientV2::Create();
auto status = client->Connect(milvus::ConnectParam("http://localhost:19530", "root:Milvus"));
if (!status.IsOk()) {
    std::cerr << "Failed to connect: " << status.Message() << std::endl;
    return;
}

// create iterator
std::vector<float> queryVector = {
    0.35803764F, -0.60234958F, 0.18414013F, -0.26286206F, 0.90294385F
};

milvus::SearchIteratorRequest request;
request.SetCollectionName("iterator_collection");
request.SetAnnsField("vector");
request.SetMetricType(milvus::MetricType::L2);
request.AddExtraParam("nprobe", "16");
request.SetBatchSize(50);
request.AddOutputField("color");
request.SetLimit(20000);
// SearchIterator only accepts one vector
request.AddFloatVector(queryVector);

milvus::SearchIteratorPtr iterator;
status = client->SearchIterator(request, iterator);
if (!status.IsOk()) {
    std::cerr << "Failed to create search iterator: " << status.Message() << std::endl;
    return;
}

En los ejemplos anteriores, has establecido el número de entidades que se deben devolver por búsqueda (batch_size/batchSize) en 50, y el número total de entidades que se deben devolver (topK) en 20 000.

Usar SearchIterator

Una vez que el SearchIterator esté listo, puedes llamar a su método next() para obtener los resultados de la búsqueda de forma paginada.

results = []

while True:
    result = iterator.next()
    if not result:
        iterator.close()
        break
    
    for hit in result:
        results.append(hit.to_dict())
import io.milvus.response.QueryResultsWrapper;

while (true) {
    List<QueryResultsWrapper.RowRecord> res = searchIterator.next();
    if (res.isEmpty()) {
        searchIterator.close();
        break;
    }

    for (QueryResultsWrapper.RowRecord record : res) {
        System.out.println(record);
    }
}
// go
for await (const result of iterator) {
    console.log(result);
}
export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"

batch_size=50
limit=20000
offset=0

# Paginate with offset until an empty page is returned. Note that the sum of
# offset and limit in each request must not exceed the server-side result
# window (16,384 by default); SDK search iterators do not have this limit.
while [ "$offset" -lt "$limit" ]; do
    response=$(curl --silent --request POST \
        --url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/entities/search" \
        --header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
        --header "Content-Type: application/json" \
        --header "Request-Timeout: 10" \
        -d '{
            "collectionName": "iterator_collection",
            "annsField": "vector",
            "data": [[0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]],
            "searchParams": {
                "metricType": "L2",
                "params": {
                    "nprobe": 16
                }
            },
            "limit": '"$batch_size"',
            "offset": '"$offset"',
            "outputFields": ["color"]
        }')

    count=$(echo "$response" | jq -r '.data | length')
    if [ "$count" -eq 0 ]; then
        break
    fi

    echo "$response" | jq -r '.data[]'
    offset=$((offset + batch_size))
done
while (true) {
    milvus::SingleResult result;
    status = iterator->Next(result);
    if (!status.IsOk()) {
        std::cerr << "Iterator next failed: " << status.Message() << std::endl;
        break;
    }
    if (result.GetRowCount() == 0) {
        break;
    }

    milvus::EntityRows rows;
    status = result.OutputRows(rows);
    if (!status.IsOk()) {
        std::cerr << "Failed to get output rows: " << status.Message() << std::endl;
        break;
    }

    for (const auto& row : rows) {
        std::cout << row.dump() << std::endl;
    }
}

En los ejemplos de código anteriores, has creado un bucle infinito y has llamado al método next() dentro del bucle para almacenar los resultados de la búsqueda en una variable, y has cerrado el iterador cuando next() no devuelve nada.

Traducido porDeepL

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