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バージョン: User Guides (BYOC)

プライマリキー検索

類似性検索を実行する際には、通常、1つ以上のクエリベクトルを提供する必要があります。これは、クエリベクトルがすでにターゲットコレクション内に存在している場合でも同様です。検索前にベクトルを取得する手間を省くために、代わりにプライマリキーを使用できます。

概要​

ECプラットフォームでは、ユーザーがキーワードを入力してそれと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、そのページの下部に類似商品の一覧が表示され、比較したいユーザーの利便性を高めます。

これらのレコメンデーションは、キーワードまたは現在表示中の商品との類似度に基づいて並べ替えられます。これを実現するために、プラットフォーム開発者はMilvusからキーワードまたは現在の商品のベクトル表現を事前に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間の往復通信が増え、ネットワーク上で大量の高次元浮動小数点値が転送されることになります。

アプリケーションとMilvus間のインタラクションロジックを簡素化し、往復通信の回数を減らし、ネットワーク上で大量の高次元浮動小数点値を転送しないようにするために、プライマリキー検索の使用を検討してください。

プライマリキー検索では、クエリベクトルを一切提供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プライマリキー（ids）を指定します。

制限と制約​

  • プライマリキーを使用した検索は、すべてのベクトルデータ型に適用されますが、BM25関数のようにVarCharフィールドから派生したスパースベクトルフィールドは例外です。

  • フィルター検索、範囲検索、グループ化検索では、クエリベクトルの代わりにプライマリキーを使用できます（オプションでページネーションを有効にすることも可能）。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には適用されません。

  • 埋め込みリストを用いた類似性検索を行う場合は、引き続きクエリベクトルを取得し、埋め込みリストに整理してから検索を実行する必要があります。

  • 存在しないプライマリキーまたは不正な形式のプライマリキーを指定した場合、Milvusはエラーを返します。

  • プライマリキーとクエリベクトルは相互排他的です。両方を同時に指定するとエラーになります。

例​

以下の例では、提供されるすべてのInt64 IDがターゲットコレクション内に存在すると仮定しています。

📘Notes

プライマリキーはフィルタリングには使用されず、ベクトル取得専用に使用されます。

基本的なプライマリキー検索を実行するには、クエリベクトルをプライマリキーに置き換えるだけです。

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,
    search_params={"metric_type": "IP"}
)

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

例2: 主キーを使用したフィルター検索​

以下の例では、color および likes が対象コレクション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。

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​

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 が対象コレクションのスキーマで定義されたフィールドであることを前提としています。

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