# 一、背景介绍 ## 1.1 需求场景随着数据智能技术的飞速发展，图像搜索技术正在越来越广泛地应用于各行各业。传统的图像搜索方法大多依赖于图像的元数据或标签，存在信息更新滞后、知识局限性、搜索精度不足等问题。如何有效提升图像搜索的精度和效率，成为了当前亟待解决的关键问题。在此背景下，基于向量检索的图像搜索技术逐渐成为一种突破性解决方案。通过将图像转换为高维向量并在向量空间内计算相似度，能够大幅提升图像搜索的效率和精度，解决传统图像搜索方式中的局限。VikingDB作为一款支持大规模数据场景的向量数据库，具备出色的高性能、高可用性和大数据处理能力，凭借对字节千亿级检索需求的丰富经验，成为在大数据规模下图像搜索领域的领先产品。 VikingDB结合最先进的doubao多模态embedding模型，能够有效处理文本与图像的多模态数据，并通过高效的向量检索，帮助用户在电商平台、图库平台、内容审核、安防监控等场景中实现精准的图像搜索与分析。结合VikingDB的强大性能和doubao模型的多模态能力，企业能够构建更加智能、精准且高效的图像搜索解决方案，推动图像搜索技术在各行业、各业务场景中的广泛应用。 ## 1.2 场景示例 1. **电商智能搜索** 以文搜图：用户输入“复古风格皮鞋”，即使商品标题中没有“复古”二字，系统也能根据图片语义匹配到类似款式的皮鞋。以图搜图：用户上传一张明星穿的衣服照片，系统自动找到相似款或相同品牌的商品，助力精准购物推荐。 2. **社交媒体内容发现** 以文搜图：用户搜索“森林系的婚纱摄影”，系统理解“森林系”的概念，返回具有自然、绿意背景的婚纱照，而不是简单匹配“森林”或“婚纱”标签的图片。以图搜图：用户上传一张自己喜欢的插画风格图片，系统推荐相似风格的插画作品或相关创作者，提高内容发现的精准度。 3. **版权保护与内容审核** 以文搜图：输入“梵高风格的夜景油画”，系统搜索数据库中具有相同绘画风格的图片，而不仅仅是“梵高”相关标签的作品。以图搜图：上传一张艺术作品，系统能找到相似构图、风格甚至被修改过的版本，帮助发现潜在侵权行为。 4. **医疗影像智能检索** 以文搜图：医生输入“CT显示肺部有磨玻璃影”，系统检索数据库中相似病变的医学影像，辅助医生参考类似病例。以图搜图：医生上传患者的CT影像，系统从数据库中找到高度相似的病例，推荐相关诊断和治疗方案，提升诊疗效率。 ## 1.3 方案思路

## 1.4 方案优势 1. **精准的视觉匹配**：借助深层次特征提取，能将风格、场景和对象相似的图片准确检索； 2. **超大规模高效检索**：针对十亿量级的图片，VikingDB向量数据库能极快完成相似度匹配，让检索效率成倍提升； 3. **跨模态搜索**：不仅能实时接收并索引新图片，还可结合文本信息进行搜索，方便快速定位和分析目标素材； # 二、快速搭建 ## 2.1 案例场景与数据下面我们将使用VikingDB向量数据库进行以文搜图和以图搜图，即输入文本或图片，检索出对应的图片。本案例使用pic_search_1000_images.zip数据，其中包含1000张野生动物图片。请下载该数据压缩包并解压，解压后的图片文件夹需要和Python代码放在同一目录下。 > 该数据抽样自 Sourav Banerjee 在 Kaggle 上发布的 *Animal Image Dataset*数据集，数据源为：https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/animal-image-dataset-90-different-animals。 ## 2.2 服务开通、密钥与环境准备请注意，以下每一步都是完成多模态检索的必要条件，请勿遗漏。 1. VikingDB账号注册与服务开通：[注册账号及开通服务--向量数据库VikingDB-火山引擎](https://www.volcengine.com/docs/84313/1254444)； 2. TOS（对象存储Torch Object Storage）服务开通：[去开通](https://console.volcengine.com/tos/bucket/create)，开通后您可以把图片存在TOS桶中； 3. 授权 VikingDB 服务可以访问您的 TOS 权限：[去授权](https://console.volcengine.com/iam/service/attach_role/?ServiceName=ml_platform)，授权后VikingDB就可以访问TOS中的图片； 4. 获取安全凭证Access Key ID（简称为AK）和Secret Access Key（简称为SK）：[Access Key(密钥)管理--API访问密钥(Access Key)-火山引擎](https://www.volcengine.com/docs/6291/65568)； 5. 推荐Python 3.7及以上； 6. 运行环境准备，在终端（Terminal）输入以下指令： | | | | \ |**VikingDB SDK安装** |pip3 install --upgrade volcengine |用于使用VikingDB的服务 | |---|---|---| | | | | \ |**TOS安装** |pip3 install --upgrade tos |用于使用TOS服务 | | | | | \ |**requests安装** |pip3 install --upgrade requests |HTTP请求库 | | | | | \ |**aiohttp安装** |pip3 install --upgrade aiohttp |异步HTTP通信框架 | | | | | \ |**tqdm安装** |pip3 install --upgrade tqdm |用于进度条显示 | ## 2.3 数据准备 ### 2.3.1 创建TOS桶网页操作和Python操作二选一即可，效果相同。 ```mixin-react return ( **TOS是什么？** > 火山引擎对象存储 TOS（Torch Object Storage）是火山引擎提供的海量、安全、低成本、易用、高可靠、高可用的分布式云存储服务。您可以通过 RESTful API 接口、SDK 和工具等多种形式使用火山引擎 TOS。通过网络，您可以在任何应用、任何时间、任何地点管理和访问火山引擎 TOS 上的数据。 > 更多关于TOS的信息可以查阅[TOS帮助文档](https://www.volcengine.com/docs/6349)。 1. 在火山引擎官网打开对象储存（TOS），点击”桶列表“ ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/291b338880cd4024a32365a1e124496d~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2551x) 2. 点击”创建桶“； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/6700e9de2e504858b697ce3d024cf096~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2535x) 3. 给TOS桶命名、选择区域、桶策略，然后点击确定，就能看见列表里有 ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/cd413fb2d64641a1bf5b158d955ef05c~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2396x) ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/f4d763e2af2d42e0b082bc3bc385d59e~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2476x) 至此，您的TOS桶就创建完毕了。 `}> **TOS是什么？** > 火山引擎对象存储 TOS（Torch Object Storage）是火山引擎提供的海量、安全、低成本、易用、高可靠、高可用的分布式云存储服务。您可以通过 RESTful API 接口、SDK 和工具等多种形式使用火山引擎 TOS。通过网络，您可以在任何应用、任何时间、任何地点管理和访问火山引擎 TOS 上的数据。 > 更多关于TOS的信息可以查阅[TOS帮助文档](https://www.volcengine.com/docs/6349)。需要您在代码开头填入您的ak和sk。 \`\`\`Python import tos # pip3 install --upgrade tos # 初始化tos客户端 ak = "*" # 双引号内填入您的Access Key ID（简称为AK） sk = "*" # 双引号内填入您的Secret Access Key（简称为SK） endpoint = "tos-cn-beijing.volces.com" # 以华北2(北京)为例，your endpoint 填写 tos-cn-beijing.volces.com region = "cn-beijing" # region 填写 cn-beijing。 client = tos.TosClientV2(ak, sk, endpoint, region) # 创建TOS桶 bucket_name = "best-practice-pic-search-tos" # TOS桶名称 try: # 创建 TosClientV2 对象，对桶和对象的操作都通过 TosClientV2 实现 client = tos.TosClientV2(ak, sk, endpoint, region) # 在创建存储空间时指定桶存储类型，可设置可选参数storage_class # 在创建存储空间时指定桶访问权限，可设置可选参数acl # 在创建存储空间时指定桶指定AZ属性, 可设置可选参数az_redundancy # 以配置桶为标准存储类型, 访问权限为私有, 数据容灾为3az存储为例 client.create_bucket(bucket_name, acl=tos.ACLType.ACL_Private, storage_class=tos.StorageClassType.Storage_Class_Standard, az_redundancy=tos.AzRedundancyType.Az_Redundancy_Multi_Az) except tos.exceptions.TosClientError as e: # 操作失败，捕获客户端异常，一般情况为非法请求参数或网络异常 print('fail with client error, message:{}, cause: {}'.format(e.message, e.cause)) except tos.exceptions.TosServerError as e: # 操作失败，捕获服务端异常，可从返回信息中获取详细错误信息 print('fail with server error, code: {}'.format(e.code)) # request id 可定位具体问题，强烈建议日志中保存 print('error with request id: {}'.format(e.request_id)) print('error with message: {}'.format(e.message)) print('error with http code: {}'.format(e.status_code)) print('error with ec: {}'.format(e.ec)) print('error with request url: {}'.format(e.request_url)) except Exception as e: print('fail with unknown error: {}'.format(e)) \`\`\` 至此，您的TOS桶就创建完毕了。 ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/f4d763e2af2d42e0b082bc3bc385d59e~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2476x) `}>); ``` ### 2.3.2 上传图片文件夹网页操作和Python操作二选一即可，效果相同。 ```mixin-react return ( 需要您将pic_search_1000_images文件夹和该Python代码放在同一目录下。需要您在代码开头填入您的ak和sk。 \`\`\`Python import tos # pip3 install --upgrade tos import os from tqdm import tqdm # pip3 install --upgrade tqdm 用于进度条显示 # 初始化tos客户端 ak = "*" # 双引号内填入您的Access Key ID（简称为AK） sk = "*" # 双引号内填入您的Secret Access Key（简称为SK） endpoint = "tos-cn-beijing.volces.com" # 以华北2(北京)为例，your endpoint 填写 tos-cn-beijing.volces.com region = "cn-beijing" # region 填写 cn-beijing。 client = tos.TosClientV2(ak, sk, endpoint, region) # 开始上传图片 bucket_name = "best-practice-pic-search-tos" # tos桶名称 file_dir = "pic_search_1000_images" # 本地文件的当前路径 try: # 创建 TosClientV2 对象，对桶和对象的操作都通过 TosClientV2 实现 client = tos.TosClientV2(ak, sk, endpoint, region) # 递归获取所有文件的路径 def get_all_files(root_dir): file_paths = [] for root, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths all_files = get_all_files(file_dir) # 使用 tqdm 显示进度条 for file_path in tqdm(all_files, desc="图片上传进度", unit="file"): client.put_object_from_file(bucket_name, file_path, file_path) except tos.exceptions.TosClientError as e: # 操作失败，捕获客户端异常，一般情况为非法请求参数或网络异常 print('fail with client error, message:{}, cause: {}'.format(e.message, e.cause)) except tos.exceptions.TosServerError as e: # 操作失败，捕获服务端异常，可从返回信息中获取详细错误信息 print('fail with server error, code: {}'.format(e.code)) print('error with request id: {}'.format(e.request_id)) print('error with message: {}'.format(e.message)) print('error with http code: {}'.format(e.status_code)) print('error with ec: {}'.format(e.ec)) print('error with request url: {}'.format(e.request_url)) except Exception as e: print('fail with unknown error: {}'.format(e)) \`\`\` `}>); ``` ### 2.3.3 导出TOS中图片的路径该步骤只能使用代码完成。使用VikingDB进行图片检索时，并不是将图片本身直接传入VikingDB，而是将TOS桶中图片的地址存入VikingDB。VikingDB会访问图片的TOS地址，自动将图片向量化，并把向量也存入VikingDB。以下代码作用就是导出您存在TOS中图片的tos地址，并保存为一个jsonl文件。需要您在代码开头填入您的ak和sk。 ```Python import tos # pip3 install --upgrade tos import json # 初始化tos客户端 ak = "*" # 双引号内填入您的Access Key ID（简称为AK） sk = "*" # 双引号内填入您的Secret Access Key（简称为SK） endpoint = "tos-cn-beijing.volces.com" # 以华北2(北京)为例，your endpoint 填写 tos-cn-beijing.volces.com region = "cn-beijing" # region 填写 cn-beijing。 client = tos.TosClientV2(ak, sk, endpoint, region) bucket_name = "best-practice-pic-search-tos" # TOS桶名称 prefix = "pic_search_1000_images/" # 前缀,即你的图片文件夹名称加一个斜杠，如果上传的是图片本身而不是文件夹，则prefix为空即可prefix = "" output_file = "best_practice_pic_search_1000_image.jsonl" # 输出文件 try: # 创建 TosClientV2 对象，对桶和对象的操作都通过 TosClientV2 实现 client = tos.TosClientV2(ak, sk, endpoint, region) truncated = True continuation_token = '' image_id = 1 # 初始 id # 打开文件，准备写入 jsonl 格式 with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: while truncated: result = client.list_objects_type2(bucket_name, prefix=prefix, continuation_token=continuation_token) for item in result.contents: record = { "image_id": str(image_id), "animal_image": f"tos://{bucket_name}/{item.key}" # 图片路径格式为：【tos://{bucket}/{object_key}】，不包含【】，可用于向量化 } # 写入一行 JSON f.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n") image_id += 1 truncated = result.is_truncated continuation_token = result.next_continuation_token except tos.exceptions.TosClientError as e: # 操作失败，捕获客户端异常，一般情况为非法请求参数或网络异常 print('fail with client error, message:{}, cause: {}'.format(e.message, e.cause)) except tos.exceptions.TosServerError as e: # 操作失败，捕获服务端异常，可从返回信息中获取详细错误信息 print('fail with server error, code: {}'.format(e.code)) print('error with request id: {}'.format(e.request_id)) print('error with message: {}'.format(e.message)) print('error with http code: {}'.format(e.status_code)) print('error with ec: {}'.format(e.ec)) print('error with request url: {}'.format(e.request_url)) except Exception as e: print('fail with unknown error: {}'.format(e)) ``` 代码运行完成后，会在代码所在目录下生成一个名为best_practice_pic_search_1000_image.jsonl的文件。文件中存有1000条json，每一条json包含图片的id（"image_id"）和图片的tos地址（"animal_image"），tos地址会在后续步骤被传入VikingDB，json具体形式如下： ```Python {"image_id": "1", "animal_image": "tos://best-practice-pic-search-tos/pic_search_1000_images/0009fc27d9.jpg"} ``` ## 2.4 字段配置与创建VikingDB数据集网页操作和Python操作二选一即可，效果相同。 ```mixin-react return ( **什么是字段？** > * **字段定义**：字段（fields）是数据表中的基本单位，每个字段存储特定类型的数据，比如“姓名”字段存储人的名字，“年龄”字段存储数字信息。 > * **字段名**：下方代码的字段名（"field_name"）中，"image_id"字段用于储存图片的id，"animal_image"字段就储存图片的tos地址。 > * **字段类型**：不同字段可以配置不同的字段类型（"field_type"），比如"image_id"字段的类型是"int64"，也就是64 位整数**，**"animal_image"字段的类型是"image"，也就是他存入的是图片（TOS地址）。 1. 在VikingDB页面点击”创建数据集“； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/3d603ebb25c1493c954ddc01b82d6f65~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2752x) 2. 选择”从向量化开始“，点击”开始创建“； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/9f209e81941a4a35961f114bfb13d232~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2756x) 3. 设置数据集名称为”best_practice_pic_search“；选择使用场景为“多模态”，选择向量化模型为“Doubao-embedding”；选择向量维度为3072维； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/519820f0aba541e7b50edad85b925e8d~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2501x) 4. 配置向量文本字段名称为other_text，图片向量化字段名称为animal_image；其他字段名为image_id，类型int64；选择“从 string/int64 字段选择”，选择image_id；最后点击“创建数据集”； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/cc488b4c033a49d18374d0148c1c490a~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2497x) 5. 此后您就能在数据集页面看到刚刚创建完成的”best_practice_pic_search“数据集； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/48d714a4e925441aa09b2d41dfaf408f~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2766x) `}> **什么是字段？** > * **字段定义**：字段（fields）是数据表中的基本单位，每个字段存储特定类型的数据，比如“姓名”字段存储人的名字，“年龄”字段存储数字信息。 > * **字段名**：下方代码的字段名（"field_name"）中，"image_id"字段用于储存图片的id，"animal_image"字段就储存图片的tos地址。 > * **字段类型**：不同字段可以配置不同的字段类型（"field_type"），比如"image_id"字段的类型是"int64"，也就是64 位整数**，**"animal_image"字段的类型是"image"，也就是他存入的是图片（TOS地址）。需要您在代码开头填入您的ak和sk。 \`\`\`Python import json import sys import requests # pip3 install --upgrade requests from volcengine.auth.SignerV4 import SignerV4 # pip3 install --upgrade volcengine from volcengine.base.Request import Request # pip3 install --upgrade volcengine from volcengine.Credentials import Credentials # pip3 install --upgrade volcengine AK = "*" # 双引号内填入您的Access Key ID（简称为AK） SK = "*" # 双引号内填入您的Secret Access Key（简称为SK） DOMAIN = "api-vikingdb.volces.com" # 签名生成函数 def prepare_request(method, path, ak, sk, params=None, data=None, doseq=0): if params: for key in params: if ( type(params[key]) == int or type(params[key]) == float or type(params[key]) == bool ): params[key] = str(params[key]) elif sys.version_info[0] != 3: if type(params[key]) == unicode: params[key] = params[key].encode("utf-8") elif type(params[key]) == list: if not doseq: params[key] = ",".join(params[key]) r = Request() r.set_shema("https") r.set_method(method) r.set_connection_timeout(10) r.set_socket_timeout(10) mheaders = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Host": "api-vikingdb.volces.com", } r.set_headers(mheaders) if params: r.set_query(params) r.set_host("api-vikingdb.volces.com") r.set_path(path) if data is not None: r.set_body(json.dumps(data)) # 生成签名 credentials = Credentials(ak, sk, "air", "cn-north-1") SignerV4.sign(r, credentials) return r # 创建 Collection request_params = { "collection_name": "best_practice_pic_search", # 数据集名称 "description": "用于展示VikingDB的文搜图、图搜图能力", # 数据集描述 "primary_key": "image_id", # 声明"id"这个字段是主键 "fields": [ # 定义声明各个字段 { "field_name": "image_id", "field_type": "int64", }, { "field_name": "animal_image", "field_type": "image", }, { "field_name": "other_text", "field_type": "text", } ], "vectorize": [ # 需要向量化的字段 { "dense": { "image_field": "animal_image", "text_field": "other_text", "model_name": "doubao-embedding-vision", "dim": 3072 } } ] } # 调用 prepare_request 生成请求并完成签名 info_collection_req = prepare_request( method="POST", path="/api/collection/create", ak=AK, sk=SK, data=request_params, ) # 完成请求 r = requests.request( method=info_collection_req.method, url="https://{}{}".format(DOMAIN, info_collection_req.path), headers=info_collection_req.headers, params=info_collection_req.query, data=info_collection_req.body, ) # 打印请求结果 print(r.text) \`\`\` 数据集创建成功后，VikingDB网页端数据集页面就可以看见该数据集。 ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/5cffb78bc4ab4373bf9b0c62f21ea3d9~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2551x) `}>); ``` ## 2.5 导入图片TOS地址到VikingDB的数据集该步骤只能使用代码完成。此处代码将best_practice_pic_search_1000_image.jsonl中的图片tos地址上传给best_practice_pic_search数据集中的"animal_image"字段。 TOS地址传入VikingDB的同时，其对应的图片会被自动向量化（Embedding），这样后面就可以进行向量相似度检索。这里向量化的速率是有一定限制的，每秒钟15张图。需要您在代码开头填入您的ak和sk。 ```Python import json import sys from tqdm import tqdm # pip install --upgrade tqdm import requests # pip3 install --upgrade requests from volcengine.auth.SignerV4 import SignerV4 # pip3 install --upgrade volcengine from volcengine.base.Request import Request # pip3 install --upgrade volcengine from volcengine.Credentials import Credentials # pip3 install --upgrade volcengine AK = "*" # 双引号内填入您的Access Key ID（简称为AK） SK = "*" # 双引号内填入您的Secret Access Key（简称为SK） DOMAIN = "api-vikingdb.volces.com" COLLECTION_NAME = "best_practice_pic_search" FILE_PATH = "best_practice_pic_search_1000_image.jsonl" # 签名生成函数 def prepare_request(method, path, ak, sk, params=None, data=None, doseq=0): if params: for key in params: if ( type(params[key]) == int or type(params[key]) == float or type(params[key]) == bool ): params[key] = str(params[key]) elif sys.version_info[0] != 3: if type(params[key]) == unicode: params[key] = params[key].encode("utf-8") elif type(params[key]) == list: if not doseq: params[key] = ",".join(params[key]) r = Request() r.set_shema("https") r.set_method(method) r.set_connection_timeout(10) r.set_socket_timeout(10) mheaders = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Host": "api-vikingdb.volces.com", } r.set_headers(mheaders) if params: r.set_query(params) r.set_host("api-vikingdb.volces.com") r.set_path(path) if data is not None: r.set_body(json.dumps(data)) # 生成签名 credentials = Credentials(ak, sk, "air", "cn-north-1") SignerV4.sign(r, credentials) return r def send_batch(batch_data, collection_name, ak, sk, domain): """ 上传一批数据到指定的 Collection """ # 构造请求参数 request_params = { "collection_name": collection_name, "fields": batch_data } # 生成带签名的请求 req_data = prepare_request( method="POST", path="/api/collection/upsert_data", ak=ak, sk=sk, data=request_params, ) # 拼接完整 URL，发送请求 url = f"https://{domain}{req_data.path}" response = requests.request( method=req_data.method, url=url, headers=req_data.headers, data=req_data.body, ) try: resp_json = response.json() except Exception as e: # 无法解析为 JSON 时，输出错误信息 tqdm.write("上传该批数据的响应结果：无法解析响应为 JSON: " + response.text) return # 仅当 message 不等于 "success" 时输出响应结果 if resp_json.get("message") != "success": tqdm.write("上传该批数据的响应结果：" + response.text) def batch_upload(file_path, collection_name, ak, sk, domain, batch_size): """ 从指定的 JSONL 文件中读取数据，每 batch_size 条数据上传一次。文件中每一行格式类似： {"image_id": "1", "animal_image": "tos://bucket/path/to/image.jpg"} """ batch = [] # 统计总行数，用于 tqdm 显示总进度 with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: total_lines = sum(1 for _ in f) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: for line in tqdm(f, total=total_lines, desc="上传进度"): line = line.strip() if not line: continue try: record = json.loads(line) # 如果 other_text 字段不存在或为空，赋一个单空格作为默认值 if not record.get("other_text"): record["other_text"] = " " batch.append(record) except Exception as e: tqdm.write(f"解析该行数据失败: {line}\n错误信息: {e}") continue # 当累计到 batch_size 条数据时，进行一次上传 if len(batch) >= batch_size: send_batch(batch, collection_name, ak, sk, domain) batch = [] # 重置 batch # 处理最后不足 batch_size 条的数据 if batch: send_batch(batch, collection_name, ak, sk, domain) if __name__ == "__main__": batch_upload(FILE_PATH, COLLECTION_NAME, AK, SK, DOMAIN, batch_size=5) ``` 上传数据成功，**等待一段时间同步后**，在VikingDB向量数据库网页端-数据集页面，best_practice_pic_search数据集后方就可以看见数据量更新（该数据量是近似准确的）。 ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/1dc0b65c04714aa689e742bd3808ab84~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2544x) ## 2.6 创建索引网页操作和Python操作二选一即可，效果相同。 ```mixin-react return ( **向量索引参数说明：** > * **distance**：指衡量向量之间距离（相似度）的算法，可以选择IP（计算向量内积，内积越大向，量相似度越高）、L2（计算向量之间的欧氏距离，欧氏距离越小，向量相似度越高）、COSINE（计算向量之间的余弦相似度，余弦相似度越大，向量相似度越高）. > * **index_type**：向量索引类型，可以选择的类型有HNSW、HNSW_HYBRID、FLAT、IVF、DISKANN。本案例中选择HNSW算法，HNSW通过构建多层网络减少搜索过程中需要访问的节点数量，实现快速高效地搜索最近邻，适合对搜索效率要求较高的场景。 > * **quant**：量化方式，指索引中对向量的压缩方式，可以降低向量间相似性计算的复杂度，可选类型有Int8、Float、Fix16、PQ。本案例中选择Float，也就是不对向量压缩，保留向量全部精度。 > * **cpu_quota**：指索引检索消耗的 CPU 配额，1CPU 核约为 100QPS，取值范围是2到10240。本案例中使用2个CPU配额。 > * **description**：对索引的描述。 1. 找到刚才创建的best_practice_pic_search数据集，点击其右侧的“创建索引”； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/3f8008b2de534ceda05b346b18730fa3~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2742x) 2. 配置索引，设置索引名称为“best_practice_pic_search_index”，填写索引描述（非必填），选择数据集为best_practice_pic_search，选择CPU配额为1CU，选择索引分片方式为“自动化分片”，选择索引类型为“内存索引”，选择索引算法为“HNSW”，选择距离类型为“COSINE”，选择量化方式为“Int8”，点击“提交”； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/4b9af9d936bd471289b9d905be9ceb48~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2748x) 3. 操作完成后，就能在索引页面看到您刚才创建的索引best_practice_pic_search_index； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/a74111d6ff82469e9d208825e0044938~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2519x) 4. 稍作等待后，索引状态就会变成“已就绪”，此后就可以进行检索了； ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/f71c7d190969404f839f98d113b80f4a~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2539x) `}> **向量索引参数说明：** > * **distance**：指衡量向量之间距离（相似度）的算法，可以选择IP（计算向量内积，内积越大向，量相似度越高）、L2（计算向量之间的欧氏距离，欧氏距离越小，向量相似度越高）、COSINE（计算向量之间的余弦相似度，余弦相似度越大，向量相似度越高）. > * **index_type**：向量索引类型，可以选择的类型有HNSW、HNSW_HYBRID、FLAT、IVF、DISKANN。本案例中选择HNSW算法，HNSW通过构建多层网络减少搜索过程中需要访问的节点数量，实现快速高效地搜索最近邻，适合对搜索效率要求较高的场景。 > * **quant**：量化方式，指索引中对向量的压缩方式，可以降低向量间相似性计算的复杂度，可选类型有Int8、Float、Fix16、PQ。本案例中选择Float，也就是不对向量压缩，保留向量全部精度。 > * **cpu_quota**：指索引检索消耗的 CPU 配额，1CPU 核约为 100QPS，取值范围是2到10240。 > * **description**：对索引的描述。需要您在代码开头填入您的ak和sk。 \`\`\`Python import json import sys import requests # pip3 install --upgrade requests from volcengine.auth.SignerV4 import SignerV4 # pip3 install --upgrade volcengine from volcengine.base.Request import Request # pip3 install --upgrade volcengine from volcengine.Credentials import Credentials # pip3 install --upgrade volcengine AK = "*" # 双引号内填入您的Access Key ID（简称为AK） SK = "*" # 双引号内填入您的Secret Access Key（简称为SK） DOMAIN = "api-vikingdb.volces.com" COLLECTION_NAME = "best_practice_pic_search" # 签名生成函数 def prepare_request(method, path, ak, sk, params=None, data=None, doseq=0): if params: for key in params: if ( type(params[key]) == int or type(params[key]) == float or type(params[key]) == bool ): params[key] = str(params[key]) elif sys.version_info[0] != 3: if type(params[key]) == unicode: params[key] = params[key].encode("utf-8") elif type(params[key]) == list: if not doseq: params[key] = ",".join(params[key]) r = Request() r.set_shema("https") r.set_method(method) r.set_connection_timeout(10) r.set_socket_timeout(10) mheaders = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Host": "api-vikingdb.volces.com", } r.set_headers(mheaders) if params: r.set_query(params) r.set_host("api-vikingdb.volces.com") r.set_path(path) if data is not None: r.set_body(json.dumps(data)) # 生成签名 credentials = Credentials(ak, sk, "air", "cn-north-1") SignerV4.sign(r, credentials) return r # 创建 Index request_params = { "collection_name": "best_practice_pic_search", "index_name": "best_practice_pic_search_index", "cpu_quota":1, "description": "用于展示VikingDB的图搜图、文搜图能力", "vector_index": { "index_type": "hnsw", "distance": "cosine", "quant": "int8", }, } # 调用 prepare_request 生成请求并完成签名 info_req = prepare_request( method="POST", path="/api/index/create", ak=AK, sk=SK, data=request_params, ) # 完成请求 r = requests.request( method=info_req.method, url="https://{}{}".format(DOMAIN, info_req.path), headers=info_req.headers, data=info_req.body, ) # 打印请求结果 print(r.text) \`\`\` 代码运行成功后进入VikingDB网页端的索引页面，就可以看见索引best_practice_pic_search_index。一般刚创建完时，其其执行状态是”初始化中“，稍作等待后刷新页面，状态就会变为”已就绪“。接下来就可以进行图片检索了。 ![Image](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/ba40e69c4be945cc874addfab7b6c4f0~tplv-goo7wpa0wc-image.image =2547x) `}>); ``` ## 2.7 以图搜图&以文搜图 ```mixin-react return ( ); ```