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オンデマンド DQL 操作

オンデマンドコンピューティング用のコレクションで search、query、get、hybrid search などの DQL 操作を実行するには、オンデマンドクラスターからコンピュートリソースをアタッチする必要があります。Zilliz Cloud を使用すると、オンデマンドのコンピュートニーズを満たすセッションを作成できます。

この記事では、プロジェクトエンドポイントを使用してデータベースにコレクションが作成済みであることを前提としています。詳細については、外部コレクションの作成を参照してください。

プロジェクトエンドポイントへの接続​

プロジェクトエンドポイントは、オンデマンドコンピュートリソースへのアクセスを提供するために設計されています。これを使用して、オンデマンドクラスターやデータベースの管理、およびコレクションに格納されたデータの操作を行えます。

以下のコード例では、デフォルトデータベースに my_collection という名前の外部コレクションが存在することを前提としています。また、接続の確立時には、常に十分な権限を持つ有効な API キーを使用してください。

python
client = MilvusClient(
    uri="https://{project-id}.{region}.vectordb.zillizcloud.com",
    token="YOUR_API_KEY"
)

client.has_collection(
    collection_name="my_collection"
)

セッションの作成​

プロジェクトエンドポイントへの接続を確立したら、指定したオンデマンドクラスターのコンピュートリソースをアタッチするためのセッションを作成します。

以下の例では、ID が inxx-xxxxxxxxxxxxxxxxx のオンデマンドクラスターが作成済みであることを前提としています。

📘Notes

RESTful リクエストの場合、セッションを作成する代わりに、クラスター ID をクエリパラメーターとして DQL 呼び出しに渡します。

python
session = client.session(
    cluster_id="inxx-xxxxxxxxxxxxxxxxx"
)

DQL 操作の実行​

セッションの準備ができたら、検索を実行できます。以下の例では基本的なベクトル検索を紹介していますが、query、get、hybrid search にも同様に適用できます。

python
query_vector = [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, ..., 0.9029438446296592]
res = session.search(
    db_name="my_database",
    collection_name="my_collection",
    anns_field="vector",
    data=[query_vector],
    limit=3,
    output_fields=["product_id", "title", "main_category", "price", "average_rating", "rating_number"]
)

セッションの終了​

オンデマンドコンピューティングタスクが完了したら、セッションを終了できます。終了したセッションは、それ以降の DQL 操作には使用できません。

📘Notes

RESTful 呼び出しではこの手順は不要です。

python
session.close()
Ctrl I