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동적 필드

컬렉션의 스키마에 정의된 모든 필드는 삽입할 엔티티에 포함되어야 합니다. 일부 필드를 선택 사항으로 사용하려면 동적 필드를 활성화하는 것이 좋습니다. 이 항목에서는 동적 필드를 활성화하고 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

개요

Milvus에서는 컬렉션의 각 필드에 대한 이름과 데이터 유형을 설정하여 컬렉션 스키마를 만들 수 있습니다. 스키마에 필드를 추가할 때 이 필드가 삽입하려는 엔티티에 포함되어 있는지 확인하세요. 일부 필드를 선택 사항으로 사용하려는 경우 동적 필드를 활성화하는 것도 한 가지 옵션입니다.

동적 필드는 $meta라는 이름의 예약된 필드이며 JSON(JavaScript 객체 표기법) 유형입니다. 스키마에 정의되지 않은 엔티티의 모든 필드는 이 예약된 JSON 필드에 키-값 쌍으로 저장됩니다.

동적 필드가 활성화된 컬렉션의 경우 스키마에 명시적으로 정의된 필드와 마찬가지로 동적 필드의 키를 스칼라 필터링에 사용할 수 있습니다.

동적 필드 활성화

사용자 지정 설정으로 컬렉션을 만들 때 동적 필드를 수동으로 활성화할 수 있습니다.

파이썬 자바 NodeJS Go 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
}'

동적 필드 사용

컬렉션에서 동적 필드를 사용하도록 설정하면 스키마에 정의되지 않은 모든 필드와 해당 값이 동적 필드에 키-값 쌍으로 저장됩니다.

예를 들어 컬렉션 스키마에 동적 필드가 활성화된 상태에서 id 및 vector 이라는 두 개의 필드만 정의되어 있다고 가정해 보겠습니다. 이제 이 컬렉션에 다음 데이터 집합을 삽입합니다.

[
    {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"}        
]

위의 데이터 집합에는 각각 id, vector, color 필드를 포함한 10개의 엔티티가 포함되어 있습니다. 여기서 color 필드는 스키마에 정의되어 있지 않습니다. 컬렉션에 동적 필드가 활성화되어 있으므로 color 필드는 동적 필드 내에 키-값 쌍으로 저장됩니다.

데이터 삽입

다음 코드는 이 데이터 집합을 컬렉션에 삽입하는 방법을 보여줍니다.

파이썬 자바 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
#         ]
#     }
# }

동적 필드에서 스칼라 필드 인덱싱하기

동적 필드를 활성화하면 정의되지 않은 모든 스칼라 필드가 JSON 형식의 키-값 쌍으로 저장됩니다. Milvus는 이러한 정의되지 않은 스칼라 필드에 대한 인덱스 생성을 지원하며, JSON 경로 인덱스를 효과적으로 구축할 수 있습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

  1. 색인하려는동적 필드 키를 선택합니다. 예를 들어, 위의 예에서는 "color".

  2. 해당 키에서 찾은 값에 대한형 변환 유형을 결정합니다. Milvus는 동적 필드를 파싱하여 지정된 키 아래의 값을 추출한 다음 사용자가 구성한 유형으로 캐스팅합니다.

    • 지원되는 json_cast_type 값은 bool (또는 BOOL), double (또는 DOUBLE), varchar (또는 VARCHAR)입니다.

    • 구문 분석 또는 형 변환에 실패하면(예: 문자열을 이중으로 구문 분석하려고 시도하는 경우) 해당 행은 인덱스에서 건너뜁니다.

  3. 해당 키의JSON 경로를 json_path 로지정합니다. 동적 필드는 JSON으로 저장되므로 "color" 와 같이 지정하거나 중첩된 구조가 있는 경우 더 깊은 경로(예: my_json["field"]["subfield"])를 지정할 수 있습니다.

  4. INVERTED 인덱스를 생성합니다. 현재 JSON 경로 인덱싱에는 INVERTED 유형만 지원됩니다.

매개변수 및 고려 사항에 대한 자세한 내용은 JSON 필드 색인하기를 참조하세요.

다음은 "color" 필드에 인덱스를 생성하는 방법의 예입니다:

파이썬 자바 Go NodeJS 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"
            }
        }
    ]
}'

동적 필드로 쿼리 및 검색

Milvus는 쿼리 및 검색 중에 필터 표현식 사용을 지원하여 결과에 포함할 필드를 지정할 수 있습니다. 다음 예제는 스키마에 정의되어 있지 않은 color 필드를 동적 필드를 사용하여 쿼리 및 검색을 수행하는 방법을 보여줍니다.

파이썬 자바 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}]}

위의 코드 예제에서 사용된 필터 표현식 color like "red%" and likes > 50 에서 조건은 color 필드의 값이 "red"로 시작해야 한다고 지정합니다. 샘플 데이터에서 이 조건을 충족하는 엔티티는 두 개뿐입니다. 따라서 limit (topK)가 3 이하로 설정되면 이 두 엔티티가 모두 반환됩니다.

[
    {
        "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"
        }
    },
]

번역DeepL

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