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背景介紹

在大多數業務場景中，單純使用向量進行相似性檢索并無法滿足業務需求，通常需要在滿足特定過濾條件、或者特定的“標簽”的前提下，再進行相似性檢索。

向量檢索服務DashVector支持條件過濾和向量相似性檢索相結合，在精確滿足過濾條件的前提下進行高效的向量檢索。

條件過濾檢索示例

說明

需要使用您的api-key替換示例中的 YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替換示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代碼才能正常運行。
本示例需要參考新建Collection-使用示例提前創建好名稱為quickstart的Collection。

插入帶有Field的數據

Python

import dashvector
import numpy as np

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
collection = client.get(name='quickstart')

ret = collection.insert([
    ('1', np.random.rand(4), {'name':'zhangsan', 'age': 10, 'male': True, 'weight': 35.0}),
    ('2', np.random.rand(4), {'name':'lisi', 'age': 20, 'male': False, 'weight': 45.0}),
    ('3', np.random.rand(4), {'name':'wangwu', 'age': 30, 'male': True, 'weight': 75.0}),
    ('4', np.random.rand(4), {'name':'zhaoliu', 'age': 5, 'male': False, 'weight': 18.0}),
    ('5', np.random.rand(4), {'name':'sunqi', 'age': 40, 'male': True, 'weight': 70.0})
])
assert ret

說明

在新建Collection-使用示例中，創建了名稱為quickstart的Collection，該Collection定義了3個Field（{'name': str, 'weight': float, 'age': int}）。DashVector具有Schema Free的特性，因此可以在插入Doc時，隨意指定創建Collection時未定義的Field，如上述示例中的maleField。

通過filter進行條件過濾檢索

Python

import dashvector

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
collection = client.get(name='quickstart')

# 要求年齡(age)大于18，并且體重(weight)大于65.0的男性(male=true)
docs = collection.query(
  [0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
  topk=10,
  filter = 'age > 18 and weight > 65.0 and male = true'
)
print(docs)

DashVector支持的數據類型

當前DashVector支持Python的4種基礎數據類型：

str
float
int
bool

重要

Python的int類型可表達無限大小的整數，當前DashVector僅支持32位整數，范圍為-2,147,483,648~2,147,483,647，需要用戶自行保證數據未溢出。

比較運算符

通過Field 比較運算符常量的組合生成比較表達式，說明及示例如下：

符號	描述	支持數據類型	表達式示例	示例解釋
<	小于	int float	age < 10 weight < 60.0	age小于10則為`True` weight小于60.0則為`True`
<=	小于或等于	int float	age <= 10 weight <= 60.0	age小于或等于10則為`True` weight小于或等于60.0則為`True`
=	等于	int float bool str	age = 10 weight = 60.0 male = true name = 'lisi'	age等于10則為`True` weight等于60.0則為`True` male等于true則為`True` name等于lisi則為`True`
!=	不等于	int float bool str	age != 10 weight != 60.0 male != true name != 'lisi'	age不等于10則為`True` weight不等于60.0則為`True` male不等于true則為`True` name不等于lisi則為`True`
>=	大于或等于	int float	age >= 10 weight >= 60.0	age大于或等于10則為`True` weight大于或等于60.0則為`True`
>	大于	int float	age > 10 weight > 60.0	age大于10則為`True` weight大于60.0則為`True`

成員運算符

通過Field 成員運算符常量的組合生成比較表達式，說明及示例如下：

符號

描述

支持數據類型

表達式示例

示例解釋

包含

int
float
str

age in (10,20)
floal in (89.5,90.5)
name in ("lisi","zhangsan")

age 包含10和20則為True
float包含89.5和90.5則為True
name包含lisi和zhangsan則為True

not in

不包含

int
float
str

age not in (10,20)
floal not in (89.5,90.5)
name not in ("lisi","zhangsan")

age 不包含10和20則為True
float不包含89.5和90.5則為True
name不包含lisi和zhangsan則為True

字符串運算符

通過Field 字符串運算符常量的組合生成匹配表達式，說明及示例如下：

符號	描述	支持數據類型	表達式示例	示例解釋
like	前綴匹配	str	name like 'li%'	name以li開頭則為`True`

邏輯運算符

邏輯運算符用于組合多個表達式。

符號	描述	示例	示例解釋
and	與	expr1 and expr2	expr1、expr2同時為`True`時則為`True`，否則`False`
or	或	expr1 or expr2	expr1、expr2同時為`False`時則為`False`，否則`True`

說明

可通過括號()組合邏輯運算符，()擁有更高優先級，如：expr1 and (expr2 or expr3)，會優先計算(expr2 or expr3)

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