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向量檢索（KnnVectorQuery）使用數值向量進行近似最近鄰查詢，可以在大規模數據集中找到最相似的數據項。向量檢索功能適用于推薦系統、圖像與視頻檢索、自然語言處理與語義搜索等場景。

說明

關于向量檢索的更多信息，請參見向量檢索介紹與使用。

注意事項

要使用向量檢索，向量字段在數據表中對應列的數據類型必須為字符串類型。創建多元索引時，該列的數據類型需要配置為向量類型字段，并指定向量維度、向量數據類型和向量之間的距離度量算法。
如果要在 SQL 查詢時使用向量檢索，則需要為數據表創建多元索引映射關系。關于如何創建多元索引映射關系，請參見創建多元索引的映射關系。

數據類型映射

表數據類型	多元索引數據類型	SQL 數據類型
字符串	向量類型，并指定向量維度、向量數據類型和向量之間的距離度量算法。	VARCHAR（主鍵）
字符串	向量類型，并指定向量維度、向量數據類型和向量之間的距離度量算法。	MEDIUMTEXT（預定義列）

創建方法

在 CREATE TABLE 語句中，向量列和普通列的創建方法和語法相同，只需要正確書寫向量列名和對應的數據類型即可。在多元索引映射關系中，向量列的字段類型推薦定義成 MEDIUMTEXT 類型。

創建包含向量類型列的多元索引映射關系，SQL 示例如下：

CREATE TABLE `test_table__test_table_index`(
    `col_vector` MEDIUMTEXT
) 
ENGINE='searchindex'
ENGINE_ATTRIBUTE='{"index_name":"test_table_index", "table_name":"test_table"}';

向量檢索

VECTOR_QUERY_FLOAT32

VECTOR_QUERY_FLOAT32 函數用于使用數值向量進行近似最近鄰查詢。

SQL 表達式

VECTOR_QUERY_FLOAT32(fieldName, float32QueryVector,topk, filter)

參數說明

參數	類型	是否必選	說明
fieldName	string	是	要匹配的列。向量檢索必須應用于多元索引向量類型字段。
float32QueryVector	string	是	要查詢相似度的向量。重要向量維度需要保證和多元索引中向量類型字段的維度一致。
topK	int	是	查詢最鄰近的 topK 個值。關于最大值的說明請參見多元索引限制。重要 K 值越大，召回率越好，但是查詢延遲和費用越高。當 topK 的值小于 SQL 語句中的 limit 值時，服務端會自動把 topK 的值放大到 limit 的值。
filter	string	否	查詢過濾器，支持組合使用任意的非向量檢索的查詢條件。

示例
以下示例用于查詢 exampletable 表中 col_vector 列與[1.5, -1.5, 2.5, -2.5]最相似的 10 個值。
```
SELECT * FROM exampletable WHERE VECTOR_QUERY_FLOAT32(col_vector, "[1.5, -1.5, 2.5, -2.5]", 10) limit 10;
```

SCORE()

SCORE() 函數用于獲取查詢結果的相關性分數，分數越大代表越相似。

SQL 表達式
```
SCORE()
```
示例
以下示例用于查詢 exampletable 表中 col_vector 列與[1.5, -1.5, 2.5, -2.5]最相似的 10 個值，并展示查詢結果的相關性分數。
```
SELECT *,SCORE() FROM exampletable WHERE VECTOR_QUERY_FLOAT32(col_vector, "[1.5, -1.5, 2.5, -2.5]", 10) limit 10;
```

與其他查詢組合使用示例

向量檢索可以和其他條件自由組合使用，不同的組合使用方式會有不同的效果，以下對兩種常見的使用方式進行說明。此處以一個 Filter 命中數據量較少的場景為例進行介紹。

假設表中有 1 億張圖片，其中用戶“a”總計有 5 萬張圖片，但是在 2024 年僅有 50 張圖片，用戶“a”希望以圖搜圖的方式找到 2024 年最相似的 10 張圖片。

以下示例首先會通過 filter 篩選出用戶“a”在 2024 年的所有 50 張圖片，然后再從 50 張圖片中找到最相似的 10 張圖片返回給用戶，并展示出每一張圖片與目標圖片的相關性分數。
```
SELECT *,SCORE() FROM exampletable WHERE VECTOR_QUERY_FLOAT32(col_vector, "[1.5, -1.5, 2.5, -2.5]", 100, user="a" and year_num=2024) limit 10;
```
以下示例會先返回表中 1 億張圖片中最相似的前 TopK=500 張圖片，然后再按照順序找出用戶“a”在 2024 年的 10 張圖片，并展示出每一張圖片與目標圖片的相關性分數。但是由于所有圖片的 TopK=500 張圖片中不一定包含用戶“a”2024 年所有的 50 張圖片，因此該查詢方式不一定能找到 2024 年的 10 張圖片，甚至找不到任何數據。
```
SELECT *,SCORE() FROM exampletable WHERE user="a" and year_num=2024 and VECTOR_QUERY_FLOAT32(col_vector, "[1.5, -1.5, 2.5, -2.5]", 500) limit 10;
```

使用示例

假設數據表名稱為 vector_query_table，該表中有主鍵列 pk（字符串類型）和兩個屬性列 col_vector（字符串類型）、col_keyword（字符串類型）。

如果要在 SQL 查詢時使用向量檢索，則需要為數據表創建多元索引并創建多元索引的映射關系，然后通過 SQL 語句使用向量檢索。具體步驟如下：

創建多元索引并完成對向量字段的配置。具體操作，請參見通過控制臺使用多元索引或通過 SDK 使用多元索引。
說明
如果要使用的多元索引中未配置向量字段，您可以通過修改多元索引的 schema 來配置向量字段。具體操作，請參見動態修改 schema。
- 使用控制臺創建多元索引的配置如下圖所示。
  多元索引名稱為 vector_query_table_index，包括 col_vector（向量類型）和 col_keyword（String 類型）列。其中向量字段所在列為 col_vector。
- 多元索引 Schema 如下圖所示。
創建多元索引映射關系。具體操作，請參見通過控制臺使用 SQL 查詢或者通過 SDK 使用 SQL 查詢。
1. 多元索引映射關系名稱為 vector_query_table__vector_query_table_index，該映射關系向量字段所在列 col_vector 對應的 SQL 數據類型為 MEDIUMTEXT。更多信息，請參見創建多元索引的映射關系。
  SQL 示例如下：
```
CREATE TABLE `vector_query_table__vector_query_table_index`(
    `col_vector` MEDIUMTEXT,
    `col_keyword` MEDIUMTEXT
)
ENGINE='searchindex',
ENGINE_ATTRIBUTE='{"index_name":"vector_query_table_index","table_name":"vector_query_table"}';
```
2. （可選）創建多元索引映射關系后，請根據需要執行如下操作。
  查詢表的描述信息
  執行如下語句查詢表的描述信息。
```
DESCRIBE vector_query_table__vector_query_table_index;
```
  返回結果如下圖所示。
  獲取表中數據
  執行如下語句獲取表中數據。
```
SELECT * FROM vector_query_table__vector_query_table_index;
```
  返回結果如下圖所示。假設多元索引映射關系 vector_query_table__vector_query_table_index 有 10 條數據。
使用向量檢索查詢數據。更多信息，請參見查詢數據。
以下示例用于查詢 col_vector 列與[1.5, 2.0, 2.5, 1.7]最相似的 5 個值，并展示查詢結果的相關性分數。
```
SELECT *,SCORE() FROM vector_query_table__vector_query_table_index WHERE VECTOR_QUERY_FLOAT32(col_vector, "[1.5, 2.0, 2.5, 1.7]", 5) limit 5;
```
返回結果如下圖所示。

使用限制

VECTOR_QUERY_FLOAT32 函數只能在多元索引映射關系上使用。
使用 VECTOR_QUERY_FLOAT32 函數時，必須使用 limit，不能使用 Having 子句。
VECTOR_QUERY_FLOAT32 函數只能作為 SELECT 語句的 WHERE 子句，不能作為 SELECT 語句的列表達式，不能用于聚合函數計算，不能進行分組和排序。
SCORE() 函數只能配合 VECTOR_QUERY_FLOAT32 函數一起使用，不能單獨使用。
SCORE() 函數只能作為 SELECT 語句的列表表達式，不能作為 SELECT 語句的 WHERE 子句，不能用于聚合函數計算，不能直接用于排序語句。

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多元索引向量檢索