如何快速使用向量检索服务DashVector?

免费体验阿里云高性能向量检索服务:https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector


本文将介绍如何快速上手使用向量检索服务DashVector。

前提条件

说明

  1. 需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT,代码才能正常运行。

  2. Cluster Endpoint,可在控制台"Cluster详情"中查看。

Step1. 创建Client

使用HTTP API时可跳过本步骤。

Python示例:

复制代码
import dashvector

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
assert client

Step2. 创建Collection

创建一个名称为quickstart,向量维度为4的collection。

Python示例:

复制代码
client.create(name='quickstart', dimension=4)

collection = client.get('quickstart')
assert collection

说明

1.在未指定距离度量参数时,将使用默认的Cosine距离度量方式。

2.在未指定向量数据类型时,将使用默认的Float数据类型。

Step3. 插入Doc

Python示例:

复制代码
from dashvector import Doc

# 通过dashvector.Doc对象,插入单条数据
collection.insert(Doc(id='1', vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]))

# 通过dashvector.Doc对象,批量插入2条数据
collection.insert(
    [
        Doc(id='2', vector=[0.2, 0.3, 0.4, 0.5], fields={'age': 20, 'name': 'zhangsan'}),
        Doc(id='3', vector=[0.3, 0.4, 0.5, 0.6], fields={'anykey': 'anyvalue'})    
    ]
)

Step4. 相似性检索

Python示例:

复制代码
rets = collection.query([0.1, 0.2, 0.3, 0.4], topk=2)

print(rets)

Step5. 删除Doc

Python示例:

复制代码
# 删除1条数据
collection.delete(ids=['1'])

Step6. 查看Collection统计信息

Python示例:

复制代码
stats = collection.stats()

print(stats)

Step7. 删除Collection

Python示例:

复制代码
client.delete('quickstart')

免费体验阿里云高性能向量检索服务:https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector

相关推荐
ZhengEnCi2 分钟前
为什么别人的 Skill 不适合你:从「拿来就能用」到「改成自己的流程」的适配方法
人工智能·agent
一切皆是因缘际会4 分钟前
当模型足够大
人工智能·深度学习·机器学习
智购科技智能售货柜12 分钟前
顾客已经关门,视觉售货柜还在处理旧画面:延迟积压怎么查?~YH
python·单片机·嵌入式硬件·物联网·eclipse
yzs8715 分钟前
openGauss branch diff能力解析
数据库·oracle
摇滚侠17 分钟前
《大模型是怎样跑起来的(轻科技)》硬件篇 阅读笔记
人工智能·笔记·科技
梯度下降者19 分钟前
Python从0到100(三):Python中的变量介绍
python·作用域·变量·数据类型·计算机常识
誰能久伴不乏20 分钟前
OpenCV 入门(二):像素访问、ROI 与深浅拷贝
人工智能·opencv·计算机视觉
m4Rk_20 分钟前
【论文阅读】Agent 记忆机制(116):Hybrid Memory——用互补策展与离线巩固构建长期记忆
论文阅读·人工智能·学习·开源·github
AIFQuant23 分钟前
Python期货行情API接入:股指、黄金、原油多品种数据管道实战
开发语言·python·金融·区块链·量化开发
郭小李26 分钟前
spring中@Transactional注解对事务的支持
数据库·spring·oracle