search_by_text--向量数据库VikingDB-火山引擎

文档中心

立即注册

导航

search_by_text

最近更新时间：2025.03.24 13:55:05首次发布时间：2024.04.17 14:21:09

概述

search_by_text 用于非结构化数据检索。非结构化数据检索是指向量数据库支持非结构化原始数据，可以直接通过文本搜索文本。
异步调用使用async_search_by_text 接口，参数不变。

说明

当前仅支持文本类型的非结构化数据。
Collection 数据写入/删除后，Index 数据更新时间最长滞后 20s，不能立即在 Index 检索到。

前提条件

通过 create_collection 接口创建数据集时，定义字段 fields 已添加带 pipeline_name 的 text 字段，或通过设置 vectorize 参数配置了 Collection 的向量化功能。
通过 upsert_data 接口写入数据时，已写入带 pipeline_name 或 vectorize 参数配置的 text 类型的字段名称和字段值。
通过 create_index 创建索引时，已创建 vector_index 向量索引。

请求参数

参数	类型	是否必选	默认值	参数说明
text	string	是		检索的输入文本。
filter	map	否	None	过滤条件，详见标量过滤。默认为空，不做过滤。过滤条件包含 must、must_not、range、range_out四类查询算子，包含 and 和 or 两种对查询算子的组合。
limit	int	否	10	检索结果数量，最大5000个。
output_fields	list<string>	否		过滤字段，指定要返回的标量或向量字段列表。 output_fields 不传时，返回所有的标量字段，不返回向量字段。 output_fields 为空列表时，不返回 fields 字段。 output_fields 格式错误或者过滤字段不是 collection 里的字段时, 接口返回错误。如果索引的距离方式为cosine，向量字段返回的向量是归一化后的向量。
partition	string/int	否	"default"	子索引名称，类型与 partition_by 的 field_type 一致，字段值对应 partition_by 的 field_value。 field_type 为 int64，list<int64> 时，partition 输入类型为 int64。 field_type 为 string，list<string> 时，partition 输入类型为 string，格式要求 "^[a-zA-Z0-9._]+$"。
dense_weight	float	否	0.5	混合检索中稠密向量的权重，1 表示纯稠密检索，0表示纯字面检索。只有索引是混合索引时有效。范围 [0.2, 1]

示例

请求参数

# 获取指定索引，程序初始化时调用即可，无需重复调用
index = vikingdb_service.get_index("example_text", "example_index_text")

res = index.search_by_text(Text(text="this is five"), filter={"op": "range", "field": "price", "lt": 4}, limit=3, output_fields=["doc_id", "text", "price", "like"], partition="default")


async def search_by_text():
    index = await vikingdb_service.async_get_index("async", "async")
    res = await index.search_by_text(Text(text="this is five"), filter={"op": "range", "field": "price", "lt": 4}, limit=3, output_fields=["doc_id", "text", "price", "like"], partition= "default")
asyncio.run(search_by_text())

返回值

Python 调用执行上面的任务，返回 List<Data> 。Data 实例包含的属性如下表所示。

属性	说明
id	主键 id。
fields	请求返回中的 fields 字段，是具体的数据，字典类型。
score	表示找到的向量和输入的向量的匹配程度。