検索 (V1)
コレクション内のベクトルフィールドに対して類似検索を実行します。
https://${CLUSTER_ENDPOINT}
${CLUSTER_ENDPOINT}を、あなたのZilliz Cloudクラスターのエンドポイントに置き換える必要があります。- エンドポイントを取得するには、Describe Cluster APIを使用してレスポンスから値を抽出してください。
export CLUSTER_ENDPOINT=""
認証トークンは、適切な権限を持つ API key または username:password のようにコロンで連結した username と password の組である必要があります。
データベース名。
この操作が適用されるコレクションの名前。
この操作が適用されるパーティションの名前。 このパラメータを設定すると、検索範囲は指定したパーティションに限定されます。指定しない場合、検索範囲はコレクション全体になります。
partitionName
検索の一致を見つけるために使用されるフィルター
返されるエンティティの最大数。
この値と offset の値の合計は 16,384 未満である必要があります。
検索結果でスキップするエンティティ数。
この値と limit の値の合計は 16,384 を超えてはなりません。
検索結果とともに返すフィールドの配列。
出力フィールド名。
浮動小数点数のリスト形式のクエリベクトル。クエリベクトルの長さは、コレクション内のベクトルフィールドの次元と一致している必要があります。
検索対象のベクトルの各次元を表す浮動小数点数。
検索パラメータのリスト
最も類似度の低いベクトルが位置する角度。
組み合わせて使用し、クエリベクトルとの類似度が特定の範囲に入るベクトルフィールド値をフィルタリングします。
export TOKEN="db_admin:xxxxxxxxxxxxx"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v1/vector/search" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Request-Timeout: 5" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "quick_setup",
"data": [
[
0.3580376395471989,
-0.6023495712049978,
0.18414012509913835,
-0.26286205330961354,
0.9029438446296592
]
],
"annsField": "vector",
"limit": 3,
"outputFields": [
"color"
]
}'
検索結果を返します。
レスポンスコード。
検索結果を含むレスポンスペイロード。
検索結果。デフォルトでは、各エンティティオブジェクトには id フィールドと distance フィールドが含まれます。outputFields を指定すると、エンティティオブジェクトには指定したフィールドも含まれます。
エンティティの ID。
クエリベクトルに対するエンティティの類似度スコア。
エラーメッセージを返します。
レスポンスコード。
エラーメッセージ。
{
"code": 200,
"data": [
{
"color": "pink_8682",
"distance": 1,
"id": 0
},
{
"color": "red_7025",
"distance": 0.6290165,
"id": 1
},
{
"color": "red_4794",
"distance": 0.5975797,
"id": 4
}
]
}