メインコンテンツまでスキップ

Primary-Key Search

類似検索を行う際は、クエリベクトルが対象 collection にすでに存在している場合でも、常に1つ以上のクエリベクトルを指定する必要があります。検索前にベクトルを取得することを避けるために、代わりに主キーを使用できます。

概要​

eコマースプラットフォームでは、ユーザーはキーワードを入力して、それに一致する商品を取得できます。ユーザーが商品詳細ページを表示すると、プラットフォームは比較したいユーザー向けに、ページ下部に類似商品のリストも表示します。

レコメンデーションは、キーワードまたは現在の商品との類似度に基づいて並べ替えられます。これを実現するには、プラットフォーム開発者は実際の類似検索の前に、キーワードまたは現在の商品のベクトル表現を Milvus から取得する必要があります。これにより、プラットフォームと Milvus 間のラウンドトリップが増え、多数の高次元浮動小数点数がネットワーク経由で送信されることになります。

アプリケーションと Milvus 間のやり取りのロジックを簡素化し、ラウンドトリップの回数を減らし、ネットワーク経由で大量の高次元浮動小数点値を送信することを避けるには、主キー検索の使用を検討してください。

主キー検索では、クエリベクトルを指定する必要はありません。代わりに、クエリベクトルを含むエンティティの主キー（ids）を指定します。

制限事項​

  • 主キーを使用する検索は、BM25 関数のように VarChar フィールドから導出された sparse vector フィールドを除き、すべての vector データ型に適用されます。

  • クエリベクトルの代わりに主キーを、フィルタ付き検索、範囲検索、グループ化検索で使用でき、必要に応じてページネーションも有効にできます。ただし、この機能はハイブリッド検索および検索イテレーターには適用されません。

  • embedding list を含む類似検索では、引き続きクエリベクトルを取得し、それらを embedding list にまとめてから検索を実行する必要があります。

  • 存在しない主キー、または形式が正しくない主キーについては、Milvus はエラーを返します。

  • 主キーとクエリベクトルは相互排他的です。両方を指定した場合もエラーになります。

例​

以下の例では、指定されたすべての Int64 ID が対象 collection に存在することを前提としています。

📘注意

主キーはフィルタリングには使用されず、ベクトル取得にのみ使用されます。

基本的な主キー検索を行うには、クエリベクトルを主キーに置き換えるだけです。

python
from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

res = client.search(
    collection_name="my_collection",
    anns_field="vector",
    ids=[551, 296, 43], # a list of primary keys
    limit=3
)

for hits in res:
    for hit in hits:
        print(hit)

例 2: 主キーを使用したフィルタ付き検索​

以下の例では、color と likes が対象 collection 内でスキーマ定義された2つのフィールドであることを前提としています。

python
res = client.search(
    collection_name="my_collection",
    ids=[551, 296, 43], #
    filter='color like "red%" and likes > 50',
    output_fields=["color", "likes"],
    limit=3,
)

例 3: 主キーを使用した範囲検索​

python
res = client.search(
    collection_name="my_collection",
    ids=[551, 296, 43],
    limit=3,
    search_params={
        "params": {
            "radius": 0.4,
            "range_filter": 0.6
        }
    }
)

例 4: 主キーを使用したグループ化検索​

以下の例では、docId が対象 collection 内でスキーマ定義されたフィールドであることを前提としています。

python
res = client.search(
    collection_name="my_collection",
    ids=[551, 296, 43],
    limit=3,
    group_by_field="docId",
    output_fields=["docId"]
)
Ctrl I