向量数据库基于向量数据相似度检索-SDK 参考-文档中心-腾讯云

接口定义
基于相似度匹配的查询方式，search() 接口用于在 Base 类数据库中查找与给定向量数据相似的 Top K 个数据，并支持搭配自定义的标量字段的 Filter 表达式一并进行相似性检索。
def search(
    self,
    vectors: List[List[float]],
    filter: Filter = None,
    params=None,
    retrieve_vector: bool = False,
    limit: int = 10,
    output_fields: Optional[List[str]] = None,
    timeout: Optional[float] = None,
) -> List[List[Dict]]
使用示例
import tcvectordb
from tcvectordb.model.document import Document, Filter, SearchParams
﻿
db = client.database('db-test')
coll = db.collection('book-vector')
﻿
# search topn similary documents with filter
# vectors 指定了检索的向量数据
# filter 指定了过滤条件
# params 指定索引类型对应的查询参数，HNSW 类型需要设置 ef，指定查询的遍历范围;IVF 系列需要设置 nprobe,指定查询的单位数量
# retrieve_vector 指定是否输出向量字段
# limit 指定返回最相似的 Top K 条结果。如果插入的数据不足 K 条，则返回实际插入的 Document 数量。
# output_fields 指定输出字段       
doc_lists = coll.search(
            vectors=[[0.3123, 0.43, 0.213],[0.315, 0.4, 0.216],[0.40, 0.38, 0.26]],
            filter=Filter(Filter.In("bookName",["三国演义", "西游记"])).And(Filter.Include("tags",["曹操", "孙悟空"])),
            params=SearchParams(ef=200),
            retrieve_vector=True,
            limit=3,
            output_fields=['bookName','author']
        )        
for i, docs in enumerate(doc_lists):
    print(i)
    for doc in docs:
       print(doc)
入参描述
参数名
是否必选
参数含义
配置方法
vectors
是
表示要查询的向量列表。
数组元素数量最大为20，即每次最多允许传入20个向量。相似性检索返回每一个向量的 Top K 个相似数据。
filter
否
设置查询过滤条件。
Filter 的表达式格式为 '<field_name><operator><value>'，多个表达式之间支持 and（与）、or（或）、not（非）关系。具体信息，请参见 Filter 条件表达式。其中 
<field_name>：表示要过滤的字段名。
<operator>：表示要使用的运算符。
string ：匹配单个字符串值（=）、匹配任意一个字符串值（in）、排除所有字符串值（not in）。其对应的 Value 必须使用英文双引号括起来。
unit64：大于（>）、大于等于（>=）、等于（=）、小于（<）、小于等于（<=）。例如：expired_time > 1623388524。
array：数组类型，包含数组元素之一（include）、排除数组元素之一（exclude）、全包含数组元素（include all）。例如，name include (\\"Bob\\", \\"Jack\\")。
<value>：表示要匹配的值。
示例：Filter('author="jerry"').And('page>20')。
params
否
指定索引查询参数。
索引类型不同，检索时，所需配置的参数不同。
FLAT ：无需指定参数。
HNSW 类型：需配置参数 ef，指定需要访问向量的数目。取值范围[1,32768]，默认为10。
IVF 系列：需设置参数 nprobe ，指定所需查询的单位数量。取值范围[1,nlist]，其中 nlist 在创建 Collection 时已设置，可通过 list_collections() 查看。
﻿
retrieve_vector
﻿
否
标识是否需要返回向量值。
取值如下所示：
True：需要。
False：不需要。默认为 False。
limit
是
指定返回最相似的 Top K 的 K 的值。
如果插入的数据不足 K 条，则返回实际插入的 Document 数量。
output_fields
否
配置需返回的字段。
以数组形式配置需返回的字段。若不配置，返回所有字段。
说明：
output_fields 与 retrieve_vector 参数均可以配置是否输出向量值，二者任意一个配置需输出向量字段，则将输出向量字段。
timeout
否
请求超时时间。
单位：秒。
默认值：VectorDBClient() 接口配置的 timeout 时长。
取值范围大于等于0。
出参描述
检索结果，如下所示。
说明：
输出结果的顺序，与搜索时设置的 vectors 配置的向量值的顺序一致。如下示例，0下面的三行结果对应[0.3123, 0.43, 0.213]向量的相似度查询结果。1下面的三行结果对应[0.315, 0.4, 0.216]的查询结果。
每一个查询结果都返回 TopK 条相似度计算的结果。其中，K 为 limit 设置的数值，如果插入的数据不足 K 条，则返回实际插入的 Document 数量。
检索结果会按照与查询向量的相似程度进行排列，相似度最高的结果会排在最前面，相似度最低的结果则排在最后面。相似程度则通过 L2（欧几里得距离）、IP（内积）或 COSINE（余弦相似度）计算得出的分数来衡量，输出参数 score 表示相似性计算分数。其中，欧式距离（L2）计算所得的分数越小与搜索值越相似；而余弦相似度（COSINE）与内积（IP） 计算所得的分数越大与搜索值越相似。
0
{'id': '0001', 'score': 0.9714228510856628, 'vector': [0.21230000257492065, 0.23000000417232513, 0.21299999952316284], 'sparse_vector': [[2, 0.9599999785423279], [5, 0.5299999713897705], [100, 0.4429999887943268]], 'author': '罗贯中', 'bookName': '三国演义'}
{'id': '0002', 'score': 0.9668837785720825, 'vector': [0.21230000257492065, 0.2199999988079071, 0.21299999952316284], 'sparse_vector': [[2, 0.9700000286102295], [5, 0.5400000214576721], [100, 0.4440000057220459]], 'author': '吴承恩', 'bookName': '西游记'}
1
{'id': '0001', 'score': 0.9784632325172424, 'vector': [0.21230000257492065, 0.23000000417232513, 0.21299999952316284], 'sparse_vector': [[2, 0.9599999785423279], [5, 0.5299999713897705], [100, 0.4429999887943268]], 'author': '罗贯中', 'bookName': '三国演义'}
{'id': '0002', 'score': 0.9747834205627441, 'vector': [0.21230000257492065, 0.2199999988079071, 0.21299999952316284], 'sparse_vector': [[2, 0.9700000286102295], [5, 0.5400000214576721], [100, 0.4440000057220459]], 'author': '吴承恩', 'bookName': '西游记'}
2
{'id': '0001', 'score': 0.9860693216323853, 'vector': [0.21230000257492065, 0.23000000417232513, 0.21299999952316284], 'sparse_vector': [[2, 0.9599999785423279], [5, 0.5299999713897705], [100, 0.4429999887943268]], 'author': '罗贯中', 'bookName': '三国演义'}
{'id': '0002', 'score': 0.9852011203765869, 'vector': [0.21230000257492065, 0.2199999988079071, 0.21299999952316284], 'sparse_vector': [[2, 0.9700000286102295], [5, 0.5400000214576721], [100, 0.4440000057220459]], 'author': '吴承恩', 'bookName': '西游记'}
参数名
参数含义
id
Document 的 ID 信息。
vector
Document 的向量值。
score
表示查询向量与检索结果向量之间的相似性计算分数。
author、page、section
Document 其他自定义的标量字段。

参数名	是否必选	参数含义	配置方法
vectors	是	表示要查询的向量列表。	数组元素数量最大为20，即每次最多允许传入20个向量。相似性检索返回每一个向量的 Top K 个相似数据。
filter	否	设置查询过滤条件。	Filter 的表达式格式为 '<field_name><operator><value>'，多个表达式之间支持 and（与）、or（或）、not（非）关系。具体信息，请参见 Filter 条件表达式。其中 <field_name>：表示要过滤的字段名。 <operator>：表示要使用的运算符。 string ：匹配单个字符串值（=）、匹配任意一个字符串值（in）、排除所有字符串值（not in）。其对应的 Value 必须使用英文双引号括起来。 unit64：大于（>）、大于等于（>=）、等于（=）、小于（<）、小于等于（<=）。例如：expired_time > 1623388524。 array：数组类型，包含数组元素之一（include）、排除数组元素之一（exclude）、全包含数组元素（include all）。例如，name include (\\"Bob\\", \\"Jack\\")。 <value>：表示要匹配的值。示例：`Filter('author="jerry"').And('page>20')。`
params	否	指定索引查询参数。	索引类型不同，检索时，所需配置的参数不同。 FLAT ：无需指定参数。 HNSW 类型：需配置参数 ef，指定需要访问向量的数目。取值范围[1,32768]，默认为10。 IVF 系列：需设置参数 nprobe ，指定所需查询的单位数量。取值范围[1,nlist]，其中 nlist 在创建 Collection 时已设置，可通过 list_collections() 查看。
retrieve_vector	否	标识是否需要返回向量值。	取值如下所示： True：需要。 False：不需要。默认为 False。
limit	是	指定返回最相似的 Top K 的 K 的值。	如果插入的数据不足 K 条，则返回实际插入的 Document 数量。
output_fields	否	配置需返回的字段。	以数组形式配置需返回的字段。若不配置，返回所有字段。说明： output_fields 与 retrieve_vector 参数均可以配置是否输出向量值，二者任意一个配置需输出向量字段，则将输出向量字段。
timeout	否	请求超时时间。	单位：秒。默认值：VectorDBClient() 接口配置的 timeout 时长。取值范围大于等于0。

参数名	参数含义
id	Document 的 ID 信息。
vector	Document 的向量值。
score	表示查询向量与检索结果向量之间的相似性计算分数。
author、page、section	Document 其他自定义的标量字段。

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