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...
# Define search parameters search_params={"metric_type":"L2","params":{"nprobe":10}}# Assume using the first article's content vectorforthe query query_vector=[entities[0]["content_vector"]]# Execute the search on the'content_vector'field search_results=collection.search(data=query_vector...
{ 'index_type': IndexType.IVF_FLAT, 'metric_type': MetricType.L2, 'params': {'nlist': 128}}collection.create_index(field_name='embedding', index_params=index_param)# 搜索search_param = { 'data': [[random.random() for _ in range(128)]], 'anns_field': 'embedding', 'param': ...
'''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...
search_params = {"anns_field": anns_field, "topk": limit, "metric_type": metric_type, "params": params, "round_decimal": round_decimal} 2. 在 Go 层中的修改步骤: 在task.go 文件中添加 RoundDecimalKey 这个常量,保持风格统一并方便后续调取: ...
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, ...
search_params = {...}:这里我们定义了一个名为 search_params 的字典变量,用来设置搜索参数。 "metric_type": "L2":设置距离度量方式为欧氏距离(L2距离)。 "params": {"nprobe": 10}:设置搜索参数 “nprobe” 为 10, 表示从倒排列表中查找 10 个最相近的候选项进行精确的距离计算。