如何通过HTTP API新建Collection

本文介绍如何通过HTTP API创建一个新的Collection。


前提条件

Method与URL

HTTP

复制代码
POST https://{Endpoint}/v1/collections

使用示例

说明

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。

创建单向量集合

Shell

复制代码
# 创建一个名称为quickstart、向量维度为4、
# 向量数据类型为float(默认值)、
# 距离度量方式为dotproduct(内积)的Collection
# 并预先定义三个Field,名称为name、weight、age,数据类型分别为string、float、int

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "name": "quickstart", 
    "dimension": 4, 
    "metric": "dotproduct", 
    "fields_schema": {
      "name": "STRING",
      "age": "INT",
      "weight": "FLOAT"
    }
  }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections

# example output:
# {"request_id":"19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99","code":0,"message":""}

创建多向量集合

复制代码
curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "name": "multi_vector_demo", 
    "vectors_schema": {
      "title": {
        "dimension": 4
      },
      "content": {
        "dimension": 6,
        "metric": "dotproduct"
      }
    },
    "fields_schema": {
      "author": "STRING"
    }
}' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections

# example output:
# {"request_id":"819b6ffe-bf44-42a4-8efa-a53a93d93bcd","code":0,"message":""}

入参描述

|-----------------------|--------------|--------|--------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 参数 | Location | 类型 | 必填 | 说明 |
| {Endpoint} | path | str | 是 | Cluster的Endpoint,可在控制台Cluster详情中查看 |
| dashvector-auth-token | header | str | 是 | api-key |
| name | body | str | 是 | 待创建的Collection名称 |
| dimension | body | int | 是 | 向量维度,取值范围 (1, 20000] |
| dtype | body | str | 否 | 向量数据类型,"FLOAT"(默认)/"INT" |
| fields_schema | body | object | 否 | Fields定义 |
| metric | body | str | 否 | 距离度量方式,"euclidean"/"dotproduct"/"cosine"(默认) 值为cosine时,dtype必须为FLOAT |
| extra_params | body | object | 否 | 可选参数: * quantize_type:量化策略,详情参考向量动态量化 * auto_id: 自动生成主键,默认开启 |
| vectors_schema | body | object | 否 | 多个向量字段定义,类型为 Map<String, VectorParam>,详情参考多向量检索 |

说明

出参描述

|------------|--------|---------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|
| 字段 | 类型 | 描述 | 示例 |
| code | int | 返回值,参考返回状态码说明 | 0 |
| message | str | 返回消息 | success |
| request_id | str | 请求唯一id | 19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99 |

相关推荐
yzx9910134 分钟前
图像去雾:从暗通道先验到可学习融合——一份可跑的 PyTorch 教程
人工智能·pytorch·学习
博大世界14 分钟前
解剖智驾“大脑”:一文读懂自动驾驶系统软件架构
人工智能·机器学习·自动驾驶
大熊猫侯佩18 分钟前
苹果 AI 探秘:代号 “AFM” —— “温柔的反叛者”
人工智能·sft·ai 大模型·apple 本地大模型·foundationmodel·苹果智能·applebot
AI Echoes33 分钟前
别再手工缝合API了!开源LLMOps神器LMForge,让你像搭积木一样玩转AI智能体!
人工智能·python·langchain·开源·agent
AI Echoes36 分钟前
从零构建企业级LLMOps平台:LMForge——支持多模型、可视化编排、知识库与安全审核的全栈解决方案
人工智能·python·langchain·开源·agent
Coovally AI模型快速验证36 分钟前
无人机小目标检测新SOTA:MASF-YOLO重磅开源,多模块协同助力精度飞跃
人工智能·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉·无人机
zskj_zhyl42 分钟前
七彩喜智慧养老:科技向善,让“养老”变“享老”的智慧之选
大数据·人工智能·科技·物联网·机器人
微盛企微增长小知识1 小时前
企业微信AI怎么用才高效?3大功能+5个实操场景,实测效率提升50%
人工智能·企业微信
啦啦啦在冲冲冲1 小时前
解释一下roberta,bert-chinese和bert-case有啥区别还有bert-large这些
人工智能·深度学习·bert