フィルタリング検索

ANN検索は、指定されたベクトル埋め込みに最も近いベクトル埋め込みを検索します。しかし、検索結果が常に正しいとは限りません。MilvusがANN検索を行う前にメタデータのフィルタリングを行い、検索範囲をコレクション全体から指定されたフィルタリング条件に一致するエンティティのみに縮小するように、検索リクエストにフィルタリング条件を含めることができます。

概要

コレクションにベクトル埋め込みとそのメタデータの両方が含まれる場合、ANN検索の前にメタデータをフィルタリングすることで、検索結果の関連性を向上させることができます。Milvusはフィルタリング条件を含む検索要求を受け取ると、指定されたフィルタリング条件にマッチするエンティティ内に検索範囲を制限します。

フィルタリング検索

上図に示すように、検索リクエストはフィルタリング条件としてchunk like % red % 。これは、Milvusがchunk フィールドにred という単語を持つすべてのエンティティ内でANN検索を行うべきであることを示している。具体的には、Milvusは以下の処理を行う。

• 検索要求に含まれるフィルタリング条件に一致するエンティティをフィルタリングする。

• フィルタリングされたエンティティ内でANN検索を行う。

• 上位K個のエンティティを返す。

例

このセクションではフィルタリング検索の方法を示す。このセクションのコード・スニペットは、コレクションに以下のエンティティがすでにあると仮定しています。各エンティティには、id、vector、color、likes の 4 つのフィールドがあります。

[
    {"id": 0, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682", "likes": 165},
    {"id": 1, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025", "likes": 25},
    {"id": 2, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781", "likes": 764},
    {"id": 3, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298", "likes": 234},
    {"id": 4, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794", "likes": 122},
    {"id": 5, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222", "likes": 12},
    {"id": 6, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392", "likes": 58},
    {"id": 7, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510", "likes": 775},
    {"id": 8, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381", "likes": 876},
    {"id": 9, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976", "likes": 765}
]

以下のコード・スニペットの検索リクエストは、フィルタリング条件と複数の出力フィールドを持つ。

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

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%" and likes > 50',
    output_fields=["color", "likes"]
    # highlight-end
)

for hits in res:
    print("TopK results:")
    for hit in hits:
        print(hit)

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
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

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});
SearchReq searchReq = SearchReq.builder()
        .collectionName("filtered_search_collection")
        .data(Collections.singletonList(queryVector))
        .topK(5)
        .filter("color like \"red%\" and likes > 50")
        .outputFields(Arrays.asList("color", "likes"))
        .build();

SearchResp searchResp = client.search(searchReq);

List<List<SearchResp.SearchResult>> searchResults = searchResp.getSearchResults();
for (List<SearchResp.SearchResult> results : searchResults) {
    System.out.println("TopK results:");
    for (SearchResp.SearchResult result : results) {
        System.out.println(result);
    }
}

// Output
// TopK results:
// SearchResp.SearchResult(entity={color=red_4794, likes=122}, score=0.5975797, id=4)
// SearchResp.SearchResult(entity={color=red_9392, likes=58}, score=-0.24996188, id=6)

import (
    "context"
    "log"

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

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

        milvusAddr := "127.0.0.1:19530"
        token := "root:Milvus"

        cli, err := client.New(ctx, &client.ClientConfig{
                Address: milvusAddr,
                APIKey:  token,
        })
        if err != nil {
                log.Fatal("failed to connect to milvus server: ", err.Error())
        }

        defer cli.Close(ctx)

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

        resultSets, err := cli.Search(ctx, client.NewSearchOption(
                "filtered_search_collection", // collectionName
                3,             // limit
                []entity.Vector{entity.FloatVector(queryVector)},
        ).WithFilter(`color like "red%" and likes > 50`).WithOutputFields("color", "likes"))
        if err != nil {
                log.Fatal("failed to perform basic ANN search collection: ", err.Error())
        }

        for _, resultSet := range resultSets {
                log.Println("IDs: ", resultSet.IDs)
                log.Println("Scores: ", resultSet.Scores)
        }
        // Output:
        // IDs:
        // Scores:
}

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

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

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

const res = await client.search({
    collection_name: "filtered_search_collection",
    data: [query_vector],
    limit: 5,
    // highlight-start
    filters: 'color like "red%" and likes > 50',
    output_fields: ["color", "likes"]
    // highlight-end
})

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": "quick_setup",
    "data": [
        [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]
    ],
    "annsField": "vector",
    "filter": "color like \"red%\" and likes > 50",
    "limit": 3,
    "outputFields": ["color", "likes"]
}'
# {"code":0,"cost":0,"data":[]}

検索リクエストに含まれるフィルタリング条件はcolor like "red%" and likes > 50 を読み取る。最初の条件はcolor フィールドにred で始まる値を持つエンティティを求めるもので、もう1つはlikes フィールドに50 より大きい値を持つエンティティを求めるものである。これらの条件を満たすエンティティは2つしかない。top-K を3 に設定すると、milvusはこれら2つのエンティティのクエリベクトルとの距離を計算し、検索結果として返します。

[
    {
        "id": 4, 
        "distance": 0.3345786594834839,
        "entity": {
            "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], 
            "color": "red_4794", 
            "likes": 122
        }
    },
    {
        "id": 6, 
        "distance": 0.6638239834383389，
        "entity": {
            "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], 
            "color": "red_9392", 
            "likes": 58
        }
    },
]

メタデータフィルタリングで使用できる演算子の詳細については、「メタデータフィルタリング」を参照してください。