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
databook1 小时前
Manim实现闪光轨迹特效
后端·python·动效
新智元1 小时前
阿里王牌 Agent 横扫 SOTA,全栈开源力压 OpenAI!博士级难题一键搞定
人工智能·openai
新智元1 小时前
刚刚,OpenAI/Gemini 共斩 ICPC 2025 金牌!OpenAI 满分碾压横扫全场
人工智能·openai
机器之心2 小时前
OneSearch,揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
人工智能·openai
阿里云大数据AI技术2 小时前
2025云栖大会·大数据AI参会攻略请查收!
大数据·人工智能
Juchecar2 小时前
解惑:NumPy 中 ndarray.ndim 到底是什么?
python
YourKing2 小时前
yolov11n.onnx格式模型转换与图像推理
人工智能
sans_2 小时前
NCCL的用户缓冲区注册
人工智能
sans_2 小时前
三种视角下的Symmetric Memory,下一代HPC内存模型
人工智能
用户8356290780512 小时前
Python 删除 Excel 工作表中的空白行列
后端·python