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Vektorsimilaritätssuche

In diesem Artikel wird erläutert, wie man in Milvus eine Entitätssuche durchführt.

Die Vektorsimilaritätssuche in Milvus berechnet die Entfernung zwischen dem Abfragevektor und den Vektoren in der Sammlung und gibt die ähnlichsten Ergebnisse zurück. Es ist auch möglich, eine gemischte Suche durchzuführen, indem man einen Booleschen Ausdruck angibt, um skalare Felder oder Primärschlüsselfelder zu filtern.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie man eine Vektorsimilaritätssuche in einem Datensatz mit 2000 Zeilen durchführt, bestehend aus Buch-IDs (Primärschlüssel), Wortfrequenz (skalares Feld) und Buchbeschreibungen (Vektorfeld). Dies simuliert das Szenario der Suche nach spezifischen Büchern anhand vektorisierter Beschreibungen. Milvus gibt die ähnlichsten Ergebnisse basierend auf Ihrem definierten Abfragevektor und den Suchparametern zurück.

Sammlung laden

Bevor die Vektorsimilaritätssuche durchgeführt wird, führt Milvus alle Such- und Abfrageoperationen im Speicher aus. Bitte laden Sie die Sammlung in den Speicher, bevor Sie die Vektorsimilaritätssuche durchführen.

err := milvusClient.LoadCollection(
  context.Background(),   // ctx
  "book",                 // CollectionName
  false                   // async
)
if err != nil {
  log.Fatal("Fehler beim Laden der Sammlung:", err.Error())
}

Suchparameter vorbereiten

Bereiten Sie Parameter vor, die für Ihr Suchszenario geeignet sind. Im folgenden Beispiel wird definiert, den euklidischen Abstand zu berechnen und Vektoren aus den zehn nächstgelegenen Clustern, die vom IVF_FLAT-Index erstellt wurden, abzurufen.

sp, _ := entity.NewIndexIvfFlatSearchParam( // NewIndex*SearchParam func
    10,                                  // searchParam
)

opt := client.SearchQueryOptionFunc(func(option *client.SearchQueryOption) {
    option.Limit = 3
    option.Offset = 0
    option.ConsistencyLevel = entity.ClStrong
    option.IgnoreGrowing = false
})

Durchführen einer Vektorsuche

Führen Sie eine Vektorsuche mit Milvus durch. Um in einem bestimmten Partition zu suchen, geben Sie bitte die Partitionsnamenliste an.

Milvus unterstützt die Einstellung eines Konsistenzniveaus für die Suche. Das folgende Beispiel setzt das Konsistenzniveau auf "Stark". Sie können das Konsistenzniveau auch auf "Begrenzt", "Session" oder "Schließlich" setzen. Weitere Informationen zu den vier Konsistenzniveaus in Milvus finden Sie unter Konsistenz.

 searchResult, err := milvusClient.Search(
    context.Background(),                    // ctx
    "book",                                  // CollectionName
    []string{},                              // partitionNames
    "",                                      // expr
    []string{"book_id"},                     // outputFields
    []entity.Vector{entity.FloatVector([]float32{0.1, 0.2})}, // vectors
    "book_intro",                            // vectorField
    entity.L2,                               // metricType
    10,                                      // topK
    sp,                                      // sp
    opt,
)
if err != nil {
    log.Fatal("Fehler bei der Suche in der Sammlung:", err.Error())
}

Überprüfen Sie die Primärschlüsselwerte und die Entfernungen der ähnlichsten Vektoren.

fmt.Printf("%#v\n", searchResult)
for _, sr := range searchResult {
    fmt.Println(sr.IDs)
    fmt.Println(sr.Scores)
}

Nach Abschluss der Suche entladen Sie die in Milvus geladene Sammlung, um den Speicherverbrauch zu reduzieren.

err := milvusClient.ReleaseCollection(
    context.Background(),                            // ctx
    "book",                                          // CollectionName
)
if err != nil {
    log.Fatal("Fehler bei der Freigabe der Sammlung:", err.Error())
}

Einschränkungen

Durchführung einer gemischten Suche

Eine gemischte Suche ist grundsätzlich eine Vektorsuche mit Attributfilterung. Durch Angabe eines booleschen Ausdrucks zur Filterung skalaren Felder oder Primärschlüsselfelder können Sie die Suche basierend auf spezifischen Bedingungen einschränken.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine gemischte Suche basierend auf einer regulären Vektorsuche durchgeführt wird. Angenommen, Sie möchten nach bestimmten Büchern anhand der vektorisierten Einleitung der Bücher suchen, aber nur Bücher innerhalb eines bestimmten Wortanzahlbereichs abrufen. Sie können dann das Feld word_count filtern, indem Sie in den Suchparametern einen booleschen Ausdruck angeben. Milvus sucht dann nur nach ähnlichen Vektoren innerhalb von Entitäten, die dem Ausdruck entsprechen.

sp, _ := entity.NewIndexFlatSearchParam(
  10,
)

opt := client.SearchQueryOptionFunc(func(option *client.SearchQueryOption) {
    option.Limit = 3
    option.Offset = 0
    option.ConsistencyLevel = entity.ClStrong
    option.IgnoreGrowing = false
})

searchResult, err := milvusClient.Search(
  context.Background(),
  "book",
  []string{},
  "word_count <= 11000",
  []string{"book_id"},
  []entity.Vector{entity.FloatVector([]float32{0.1, 0.2})},
  "book_intro",
  entity.L2,
  2,
  sp,
  opt,
)

if err != nil {
  log.Fatal("Fehler bei der Suche in der Sammlung:", err.Error())
}

Überprüfen Sie die zurückgegebenen Ergebnisse.

fmt.Printf("%#v\n", searchResult)
for _, sr := range searchResult {
  fmt.Println(sr.IDs)
  fmt.Println(sr.Scores)
}