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
m0_613856292 小时前
mysql如何利用事务隔离级别解决特定业务冲突_mysql隔离方案选型
jvm·数据库·python
AI_小站2 小时前
6个GitHub爆火的免费大模型教程,助你快速进阶AI编程
人工智能·langchain·github·知识图谱·agent·llama·rag
xindoo2 小时前
GitHub Trending霸榜!深度解析AI Coding辅助神器 Superpowers
人工智能·github
时间之里2 小时前
【深度学习】:RF-DETR与yolo对比
人工智能·深度学习·yolo
Adios7942 小时前
VPR:Pitts50K和Norland数据集下载
数据库
北京阿法龙科技有限公司2 小时前
数智化升级:AR 智能眼镜驱动工业运维效能革新
人工智能
东风破1372 小时前
DM用户权限、表、约束等对象的基本操作,SQL日志的开启介绍
数据库·sql·dm达梦数据库
风落无尘2 小时前
《智能重生:从垃圾堆到AI工程师》——第二章 概率与生存
大数据·人工智能
j_xxx404_2 小时前
Linux:静态链接与动态链接深度解析
linux·运维·服务器·c++·人工智能
收获不止数据库2 小时前
达梦9发布会归来:AI 时代,我们需要一款什么样的数据库?
数据库·人工智能·ai·语言模型·数据分析