对于binary 类型的索引,HAMMING 和 JACCARD 全部都支持 Range Search,SUBSTRUCTURE/SUPERSTRUCTURE 由于返回值是 true/false,不满足 Range Search 的语义,所以不支持 Range Search。其余 float 类型索引,对于 L2/IP/COSINE 全部支持 Range Search。 下表是所有支持 Range Search 的索引类型和 metric type: 03.Range Se...
对于binary 类型的索引,HAMMING 和 JACCARD 全部都支持 Range Search,SUBSTRUCTURE/SUPERSTRUCTURE 由于返回值是 true/false,不满足 Range Search 的语义,所以不支持 Range Search。其余 float 类型索引,对于 L2/IP/COSINE 全部支持 Range Search。 下表是所有支持 Range Search 的索引类型和 metric type: 03. Range ...
对于binary 类型的索引,HAMMING 和 JACCARD 全部都支持 Range Search,SUBSTRUCTURE/SUPERSTRUCTURE 由于返回值是 true/false,不满足 Range Search 的语义,所以不支持 Range Search。其余 float 类型索引,对于 L2/IP/COSINE 全部支持 Range Search。 下表是所有支持 Range Search 的索引类型和 metric type: 03.Range Se...
collection.load()# 查询数据search_params={"metric_type":"L2","params":{"nprobe":10}}results=collection.search(data=[[1.75,72,24]],# 查询一个身高 1.75 米、体重 72 公斤、年龄 24 岁的人物anns_field="metrics",param=search_params,limit=10,expr=None,output_fields=['id','name'],consiste...
1.2.1 Range Search 功能 支持用户通过输入参数指定 search 的 distance 进行查询,返回所有与目标向量距离位于某一范围之内的结果。例如: search_params = {"params": {"nprobe": 10, "radius": 10, "range_filter" : 20}, "metric_type": "L2"} ...
得到待搜索图片的向量之后,再调用 Milvus 的 search_vectors 的接口进行相似向量检索: 代码语言:javascript 复制 from milvusimportMilvus,IndexType,MetricType,Status status,results=client.search_vectors(table_name=table_name,query_records=vectors,top_k=top_k,nprobe=16) ...
1.2.1 Range Search 功能 支持用户通过输入参数指定 search 的 distance 进行查询,返回所有与目标向量距离位于某一范围之内的结果。例如: search_params = {"params": {"nprobe": 10, "radius": 10, "range_filter" : 20}, "metric_type": "L2"} ...
# Search parameters for the index search_params = { "metric_type": "L2" } results = collection.search( data=[getEmbedding(text)], # Embeded search value anns_field="embedding", # Search across embeddings param=search_params, limit=1, # Limit to five results per search ...
def search(text): # Search parameters for the index search_params = { "metric_type": "L2" } results = collection.search( data=[getEmbedding(text)], # Embeded search value anns_field="embedding", # Search across embeddings param=search_params, ...
'''rsp=Generation.call(model='qwen-turbo',prompt=prompt)returnrsp.output.textdefsearch(text):# Search parameters for the indexsearch_params={"metric_type":"L2"}results=collection.search(data=[getEmbedding(text)],# Embeded search valueanns_field="embedding",# Search across embeddingsparam=search...