分組檢索Doc
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本文介紹如何通過Java SDK在Collection中按分組進行相似性檢索。
前提條件
已創(chuàng)建Cluster：創(chuàng)建Cluster。
已獲得API-KEY：API-KEY管理。
已安裝最新版SDK：安裝DashVector SDK。
接口定義
// class DashVectorCollection
// 同步接口
public Response<List<Group>> queryGroupBy(QueryDocGroupByRequest queryDocGroupByRequest);
// 異步接口
public ListenableFuture<Response<List<Group>>> queryGroupByAsync(QueryDocGroupByRequest queryDocGroupByRequest)使用示例
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。
根據(jù)向量進行分組相似性檢索
package com.aliyun.dashvector;
import com.aliyun.dashvector.models.Doc;
import com.aliyun.dashvector.models.Group;
import com.aliyun.dashvector.models.Vector;
import com.aliyun.dashvector.models.requests.CreateCollectionRequest;
import com.aliyun.dashvector.models.requests.InsertDocRequest;
import com.aliyun.dashvector.models.requests.QueryDocGroupByRequest;
import com.aliyun.dashvector.models.responses.Response;
import com.aliyun.dashvector.proto.CollectionInfo;
import com.aliyun.dashvector.proto.FieldType;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
DashVectorClientConfig config =
DashVectorClientConfig.builder()
.apiKey("YOUR_API_KEY")
.endpoint("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
.timeout(30f)
.build();
DashVectorClient client = new DashVectorClient(config);
CreateCollectionRequest request = CreateCollectionRequest.builder()
.name("group_demo")
.dimension(4)
.metric(CollectionInfo.Metric.dotproduct)
.dataType(CollectionInfo.DataType.FLOAT)
.filedSchema("document_id", FieldType.STRING)
.filedSchema("chunk_id", FieldType.INT)
.build();
Response<Void> createResponse = client.create(request);
assert createResponse.isSuccess();
DashVectorCollection collection = client.get("group_demo");
assert collection.isSuccess();
List<Doc> docs = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 6; i++) {
int finalI = i;
docs.add(
Doc.builder()
.id(Integer.toString(i+3))
.vector(Vector.builder().value(Collections.nCopies(4, (float) i+3)).build())
.fields(
new HashMap<String, Object>() {
{
put("document_id", "paper" + finalI % 3);
put("chunk_id", finalI);
}
}
)
.build());
}
InsertDocRequest insertRequest = InsertDocRequest.builder().docs(docs).build();
Response<Void> insertResponse = collection.insert(insertRequest);
assert insertResponse.isSuccess();
// 構(gòu)建Vector
Vector queryVector = Vector.builder().value(Arrays.asList(0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f)).build();
// 構(gòu)建 QueryDocGroupByRequest
QueryDocGroupByRequest queryDocGroupByRequest =
QueryDocGroupByRequest.builder().includeVector(true).vector(queryVector)
.groupByField("document_id")
.groupCount(2)
.groupTopk(3)
.build();
// 進行分組Doc檢索
Response<List<Group>> response = collection.queryGroupBy(queryDocGroupByRequest);
// 判斷是否成功
assert response.isSuccess();
System.out.println(response);
// example output:
// {
// "code": 0,
// "message": "Success",
// "requestId": "47404048-6f40-47ad-9d62-2675704afb26",
// "output": [
// {
// "groupId": "paper2",
// "docs": [
// {
// "id": "8",
// "vector": {
// "value": [
// 8.0,
// 8.0,
// 8.0,
// 8.0
// ]
// },
// "fields": {
// "document_id": "paper2",
// "chunk_id": 5
// },
// "score": 8.0,
// "sparseVector": {
//
// }
// },
// {
// "id": "5",
// "vector": {
// "value": [
// 5.0,
// 5.0,
// 5.0,
// 5.0
// ]
// },
// "fields": {
// "document_id": "paper2",
// "chunk_id": 2
// },
// "score": 5.0,
// "sparseVector": {
//
// }
// }
// ]
// },
// {
// "groupId": "paper1",
// "docs": [
// {
// "id": "7",
// "vector": {
// "value": [
// 7.0,
// 7.0,
// 7.0,
// 7.0
// ]
// },
// "fields": {
// "document_id": "paper1",
// "chunk_id": 4
// },
// "score": 7.0,
// "sparseVector": {
//
// }
// },
// {
// "id": "4",
// "vector": {
// "value": [
// 4.0,
// 4.0,
// 4.0,
// 4.0
// ]
// },
// "fields": {
// "document_id": "paper1",
// "chunk_id": 1
// },
// "score": 4.0,
// "sparseVector": {
//
// }
// }
// ]
// }
// ]
// }
}
}根據(jù)主鍵（對應的向量）進行分組相似性檢索
// 構(gòu)建QueryDocGroupByRequest
QueryDocGroupByRequest request = QueryDocGroupByRequest.builder()
.groupByField("age")
.id("1")
.groupCount(10) // 返回10個分組
.groupTopk(10) // 每個分組最多返回10個doc
.outputFields(Arrays.asList("name", "age")) // 僅返回name、age這2個Field
.includeVector(true)
.build();
// 根據(jù)主鍵（對應的向量）進行分組相似性檢索
Response<List<Group>> response2 = collection.queryGroupBy(request);
// 判斷檢索是否成功
assert response2.isSuccess();帶過濾條件的分組相似性檢索
Vector vector = Vector.builder().value(Arrays.asList(0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f)).build();
// 構(gòu)建QueryDocGroupByRequest
QueryDocGroupByRequest request = QueryDocGroupByRequest.builder()
.groupByField("age")
.vector(vector)
.filter("age > 18") // 條件過濾，僅對age > 18的Doc進行相似性檢索
.outputFields(Arrays.asList("name", "age")) // 僅返回name、age這2個Field
.includeVector(true)
.build();
// 根據(jù)向量或者主鍵進行分組相似性檢索 + 條件過濾
Response<List<Group>> response = collection.queryGroupBy(request);
// 判斷檢索是否成功
assert response.isSuccess();帶有Sparse Vector的分組向量檢索
說明
Sparse Vector（稀疏向量）可用于關鍵詞權(quán)重表示，實現(xiàn)帶關鍵詞感知能力的向量檢索。
Vector vector = Vector.builder().value(Arrays.asList(0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f)).build();
// 構(gòu)建QueryDocGroupByRequest
QueryDocGroupByRequest request = QueryDocGroupByRequest.builder()
.groupByField("age")
.vector(vector)
.sparseVector(
new Map<Integer, Float>() {
{
put(1, 0.4f);
put(10000, 0.6f);
put(222222, 0.8f);
}
}) // 稀疏向量
.build();
//根據(jù)向量進行分組相似性檢索 + 稀疏向量
Response<List<Group>> response = collection.queryGroupBy(request);
// 判斷檢索是否成功
assert response.isSuccess();入?yún)⒚枋?/b>
可通過QueryDocGroupByRequest.builder()構(gòu)造QueryDocGroupByRequest對象，其可用方法如下表所示：
說明
vector和id兩個入?yún)⑿枰x一使用，并保證其中一個不為空。
方法 | 必填 | 默認值 | 描述 |
groupByField( String groupByField ) | 是 | - | 按指定字段的值來分組檢索，目前不支持schema-free字段。 |
groupCount(int groupCount) | 否 | 10 | 最多返回的分組個數(shù)，盡力而為參數(shù)，一般可以返回groupCount個分組。 |
groupTopk(int groupTopk) | 否 | 1 | 每個分組返回groupTopk條相似性結(jié)果，盡力而為參數(shù)，優(yōu)先級低于groupCount。 |
vector(Vector vector) | 否 | - | 向量數(shù)據(jù) |
sparseVector(Map(Integer, Float)) | 否 | - | 稀疏向量 |
id(String id) | 否 | - | 主鍵，表示根據(jù)主鍵對應的向量進行相似性檢索 |
filter(String filter) | 否 | - | 過濾條件，需滿足SQL where子句規(guī)范，詳見 |
includeVector(bool includeVector) | 否 | false | 是否返回向量數(shù)據(jù) |
partition(String partition) | 否 | default | 分區(qū)名稱 |
outputFields(List<String> outputFields) | 否 | - | 返回文檔字段列表，默認返回所有文檔字段 |
outputField(String field) | 否 | - | |
vectorField(String) | 否 | - | 使用多向量檢索的一個向量執(zhí)行分組檢索。 |
build() | - | - | 構(gòu)造 |
出參描述
說明
返回結(jié)果為Response<List<Group>>對象，其中可獲取本次操作結(jié)果信息，如下表所示。
方法 | 返回類型 | 描述 | 示例 |
getCode() | int | 返回值，參考返回狀態(tài)碼說明 | 0 |
getMessage() | String | 返回消息 | success |
getRequestId() | String | 請求唯一id | 19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99 |
getOutput() | List<Group> | 返回分組相似性檢索結(jié)果 | |
isSuccess() | Boolean | 判斷請求是否成功 | true |
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