新建Collection_向量检索服务(VRS)-阿里云帮助中心

本文介绍如何通过Java SDK创建一个新的Collection。

前提条件

已创建Cluster：创建Cluster。
已获得API-KEY：API-KEY管理。
已安装最新版SDK：安装DashVector SDK。

接口定义

Java

// class DashVectorClient

// 通过名称和向量维度进行创建Collection
public Response<Void> create(String name, int dimension);

// 通过CreateCollectionRequest创建Collection
public Response<Void> create(CreateCollectionRequest request);

使用示例

说明

需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代码才能正常运行。

创建单向量集合

Java

import com.aliyun.dashvector.DashVectorClient;
import com.aliyun.dashvector.common.DashVectorException;
import com.aliyun.dashvector.models.requests.CreateCollectionRequest;
import com.aliyun.dashvector.models.responses.Response;
import com.aliyun.dashvector.proto.CollectionInfo;
import com.aliyun.dashvector.proto.FieldType;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws DashVectorException {
        DashVectorClient client = new DashVectorClient("YOUR_API_KEY", "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT");

        // 通过CreateCollectionRequest创建Collection
      
        // 创建一个名称为quickstart、向量维度为4、
        // 向量数据类型为float（默认）、
        // 距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection
        // 并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型分别为str、float、int
        CreateCollectionRequest request = CreateCollectionRequest.builder()
            .name("quickstart")
            .dimension(4)
            .metric(CollectionInfo.Metric.dotproduct)
            .dataType(CollectionInfo.DataType.FLOAT)
            .fieldSchema("name", FieldType.STRING)
            .fieldSchema("weight", FieldType.FLOAT)
            .fieldSchema("age", FieldType.INT)
            .build();
      
        Response<Void> response = client.create(request);

        System.out.println(response);
        // example output:
        // {"code":0,"message":"","requestId":"883716a3-32f8-4220-ae54-245fa9b87bf0"}
    }
}

创建多向量集合

public  void createCollection() {
    CreateCollectionRequest request = CreateCollectionRequest.builder()
            .name(collectionName)
            .filedSchema("document_id", FieldType.STRING)
            .filedSchema("chunk_id", FieldType.INT)
            .vector("title", VectorParam.builder().dimension(4).quantizeType("DT_VECTOR_INT8").build())
            .vector("content", VectorParam.builder().dimension(6).metric(CollectionInfo.Metric.euclidean).build())
            .build();

    Response<Void> createResponse = client.create(request);
    System.out.println(createResponse);
    assert createResponse.isSuccess();
}

入参描述

可通过CreateCollectionRequestBuilder构造 CreateCollectionRequest对象，其可用方法如下：

方法	必填	默认值	描述
name(String name)	是	-	待创建的集合名称
dimension(int dimension)	是	-	向量维度
dataType(CollectionInfo.DataType dataType)	否	DataType.FLOAT	向量数据类型，支持 `DataType.INT` `DataType.FLOAT`
fieldsSchema(Map<String, FieldType> fieldsSchem)	否	-	Fields定义，Field类型支持 `FieldType.BOOL` `FieldType.STRING` `FieldType.INT` `FieldType.FLOAT`
fieldSchema(String key, FieldType value)	否	-
metric(CollectionInfo.Metric metric)	否	Metric.cosine	距离度量支持 `Metric.cosine` `Metric.euclidean` `Metric.dotproduct` metric为`cosine`时，`datatype`必须为`FLOAT`
metric(CollectionInfo.Metric metric)	否	Metric.cosine
extraParams(Map<String, String> params)	否	-	可选参数： quantize_type：量化策略，详情参考向量动态量化
timeout(Integer timeout)	否	-	`timeout == null`：接口开启同步，待Collection 创建成功后返回 `timeout == -1`：接口开启异步 `timeout >= 0`：接口开启同步并等待，若规定时间Collection未创建成功，则返回超时


vectorParam(VectorParam)	否	-	设置向量字段的高级参数，如开启量化，详情参考VectorParam
vectors(Map<String, VectorParam>)	否	-	定义多向量集合，详情参考多向量检索
build()	-	-	构造 `CreateCollectionRequest`对象

说明

创建Collection时预先定义Fields的收益见Schema Free
量化策略详情可参考向量动态量化

出参描述

说明

返回结果为Response<Void>对象，Response<Void>对象中可获取本次操作结果信息，如下表所示。

方法	类型	描述	示例
getCode()	int	返回值，参考返回状态码说明	0
getMessage()	String	返回消息	success
getRequestId()	String	请求唯一id	19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99
isSuccess()	Boolean	判断请求是否成功	true