FT.CREATE book_index2 ON HASH PREFIX 1 "book:" LANGUAGE "chinese" SCHEMA id NUMERIC title TEXT summary TEXT embedding VECTOR FLAT 6 TYPE FLOAT32 DIM 1024 DISTANCE_METRIC COSINE redis创建向量命令如下(redis doc - create
AI代码解释 FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3RUNpip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple&&\ pip3 install--upgrade pip # enablePEP660supportWORKDIR/appRUNpip3 install transformers==4.35.0"redis[hiredis]==5.0.1" 我们将上面的内容保存为 Dockerfile,然后使用下面的...
publicDataLoader(RedisVectorStore vectorStore, RedisVectorStoreProperties properties) {this.vectorStore = vectorStore;this.properties = properties;} @Overridepublicvoid run(ApplicationArguments args) throws Exception {Map<String, Object> indexInfo = ve...
已开启Vector全局索引开关,将实例的globalvectorindex_enabled参数设置为1,具体操作请参见设置参数。 注意事项 通常情况下,执行TVS.CREATEINDEXGLOBAL、TVS.EXPANDINDEXGLOBAL、TVS.IMPORTINDEXGLOBAL接口后全局索引会立即生效,但可能会因为网络延迟、后台同步等原因导致没有立即生效,最长生效时间不会超过30s。
使用 FT.CREATE 命令: FT.CREATE idx:bikes_vss ON JSON PREFIX 1 bikes: SCORE 1.0 SCHEMA $.model TEXT WEIGHT 1.0 NOSTEM $.brand TEXT WEIGHT 1.0 NOSTEM $.price NUMERIC $.type TAG SEPARATOR "," $.description AS description TEXT WEIGHT 1.0 $.description_embeddings AS vector VECTOR FLAT 6 ...
_features(inputs.pixel_values)[batch_size-1]# 将图片特征向量转换为 Numpy 数组,未来可以存储到数据库中embeddings=image_features.numpy().astype(np.float32).tolist()print('image_features:',embeddings)# 打印向量维度,这里是 512 维vector_dimension=len(embeddings)print('vector_dimension:',vector_...
vector_dimension:512 0.10873532295227051Seconds 这部分的代码开源在了 GitHub 的soulteary/simple-image-search-engine/steps/1.how-to-embededing[17],有需要可以自取,注释都写的比较详尽啦,就不赘述啦。 获取一万张图片的有序列表 目录中的图片,虽然有序号,但是倘若直接用程序读取图片列表,我们很难保障获取的图片...
Bug Description When querying a VectorStoreIndex using a RedisIndexStore and RedisVectorStore, the query fails. Version 0.9.39 Steps to Reproduce chat_id = "test" docstore = RedisDocumentStore.from_redis_client( redis_client=redis_client...
VectorField.VectorAlgo.HNSW,newDictionary<string,object>() { ["TYPE"] ="FLOAT32", ["DIM"] =2, ["DISTANCE_METRIC"] ="COSINE"})); } 这段代码的意思是: 使用了一个异步方法 ft.CreateAsync 来创建索引。它接受三个参数:索引名称 indexName,一个 FTCreateParams 对象和一个 Schema 对象; ...
$indexExist) { Redis::rawCommand('FT.CREATE', $indexName, 'on', 'JSON', 'PREFIX', '1', "$indexName:", 'SCHEMA', '$.text_embedding', 'AS', 'text_embedding', 'VECTOR', 'FLAT', '6', 'DIM', '1536', 'DISTANCE_METRIC', 'COSINE', 'TYPE', 'FLOAT32'); } /** TODO 4、...