这一步的开头,我们在 search_params 字典中定义搜索参数: 使用L2 相似度类型计算向量间距离 nprobe 设置为 10,以平衡搜索速度和精确度 我们使用第一篇文章的 content_vector 作为查询向量,搜索集合中内容相似的文章。Mivus 根据上述参数在 content_vector 字段上进行搜索。我们限制在结果中返回前 5 个最接近的向量...
# 向量检索collection.search(query_vector,"vector_field",search_params,limlit=3,output_fields=["id"])# 混合检索collection.search(query_vector,"vector_field",search_params,limlit=3,output_fields=["id"],expr="age > 18") 首先要明白,Mivus 的混合检索中,标量过滤是在向量检索之前的(pre-query f...
是调用Milvus客户端(假设hello_milvus是已经初始化并连接到Milvus数据库的客户端实例)的search方法执行搜索操作。 vectors_to_search 是要搜索的向量列表。 "embeddings" 指定了在数据库中要搜索的字段名(在这个例子中,我们假设所有实体的嵌入向量都存储在这个字段中)。 search_params 是之前定义的搜索参数。 limit=3...
4.2. 然后进行Hybrid Search。定义向量搜索和Sparse-BM25搜索 k=5 # get the top 5 docs related to the query search_params_dense: { "metric_type": "IP", "params": {"nprobe": 10}} request_dense = AnnSearchRequest([query_embeddings[0].data], "dense", search_params_dense, limit=k) sea...
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, ...
接下来,我创建了一个简单的辅助函数,它接收query_text并将其转换为SPECTRE嵌入,在Milvus集合中执行ANN搜索,并打印出结果。还有一些search_params可以控制搜索的质量和速度,请参考Milvus文档。 def query_and_display(query_text, collection, num_results=10): ...
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: 代码语言:javascript 复制 search_params={"params":{"nprobe":10,"radius":10,"range_filter":20},"metric_type":"L2"}res=collection.search(vectors,"float_vector",sea...
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_params={ "metric_type": "L2" } results=collection.search( data=[embed(text)], # Embeded search value anns_field="title_2", # Search across embeddings param=search_params, limit=5, # Limit to five results per search output_fields=['title_1'] # Include title field in result ...
SearchParamsKey = "params" RoundDecimalKey = "round_decimal" HasCollectionTaskName = "HasCollectionTask" DescribeCollectionTaskName = "DescribeCollectionTask" 接着,修改 PreExecute 函数,获取 round_decimal 的值,构建 queryInfo 变量,并添加异常处理: ...