通过PythonSDK在Collection中按分组进行相似性检索_向量检索服务(VRS)-阿里云帮助中心

本文介绍如何通过Python SDK在Collection中按分组进行相似性检索。

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

Python

Collection.query_group_by(
        self,
        vector: Optional[Union[List[Union[int, float]], np.ndarray]] = None,
        *,
        group_by_field: str,
        group_count: int = 10,
        group_topk: int = 10,
        id: Optional[str] = None,
        filter: Optional[str] = None,
        include_vector: bool = False,
        partition: Optional[str] = None,
        output_fields: Optional[List[str]] = None,
        sparse_vector: Optional[Dict[int, float]] = None,
        async_req: bool = False,
    ) -> DashVectorResponse:

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。

Python

import dashvector
import numpy as np

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
ret = client.create(
    name='group_by_demo',
    dimension=4,
    fields_schema={'document_id': str, 'chunk_id': int}
)
assert ret

collection = client.get(name='group_by_demo')

ret = collection.insert([
    ('1', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-01', 'chunk_id': 1, 'content': 'xxxA'}),
    ('2', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-01', 'chunk_id': 2, 'content': 'xxxB'}),
    ('3', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-02', 'chunk_id': 1, 'content': 'xxxC'}),
    ('4', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-02', 'chunk_id': 2, 'content': 'xxxD'}),
    ('5', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-02', 'chunk_id': 3, 'content': 'xxxE'}),
    ('6', np.random.rand(4), {'document_id': 'paper-03', 'chunk_id': 1, 'content': 'xxxF'}),
])
assert ret

根据向量进行分组相似性检索

Python

ret = collection.query_group_by(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    group_by_field='document_id',  # 按document_id字段的值分组
    group_count=2,  # 返回2个分组
    group_topk=2,   # 每个分组最多返回2个doc
)
# 判断是否成功
if ret:
    print('query_group_by success')
    print(len(ret))
    print('------------------------')
    for group in ret:
        print('group key:', group.group_id)
        for doc in group.docs:
            prefix = ' -'
            print(prefix, doc)

参考输出如下

query_group_by success
4
------------------------
group key: paper-01
 - {"id": "2", "fields": {"document_id": "paper-01", "chunk_id": 2, "content": "xxxB"}, "score": 0.6807}
 - {"id": "1", "fields": {"document_id": "paper-01", "chunk_id": 1, "content": "xxxA"}, "score": 0.4289}
group key: paper-02
 - {"id": "3", "fields": {"document_id": "paper-02", "chunk_id": 1, "content": "xxxC"}, "score": 0.6553}
 - {"id": "5", "fields": {"document_id": "paper-02", "chunk_id": 3, "content": "xxxE"}, "score": 0.4401}

根据主键（对应的向量）进行分组相似性检索

Python

ret = collection.query_group_by(
    id='1',
    group_by_field='name',
)
# 判断query接口是否成功
if ret:
    print('query_group_by success')
    print(len(ret))
    for group in ret:
        print('group:', group.group_id)
        for doc in group.docs:
            print(doc)
            print(doc.id)
            print(doc.vector)
            print(doc.fields)

带过滤条件的分组相似性检索

Python

# 根据向量或者主键进行分组相似性检索 + 条件过滤
ret = collection.query(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],   # 向量检索，也可设置主键检索
    group_by_field='name',
    filter='age > 18',             # 条件过滤，仅对age > 18的Doc进行相似性检索
    output_fields=['name', 'age'], # 仅返回name、age这2个Field
    include_vector=True
)

带有Sparse Vector的分组向量检索

说明

Sparse Vector（稀疏向量）可用于关键词权重表示，实现带关键词感知能力的向量检索。

Python

# 根据向量进行分组相似性检索 + 稀疏向量
ret = collection.query(
    vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],   # 向量检索
    sparse_vector={1: 0.3, 20: 0.7},
    group_by_field='name',
)

入参描述

说明

vector和id两个入参需要二选一使用，并保证其中一个不为空。

参数	类型	默认值	说明
group_by_field（必填）	str	无	按指定字段的值来分组检索，目前不支持schema-free字段。
vector（可选）	Optional[Union[List[Union[int, float]], np.ndarray]]	None	向量数据
id（可选）	Optional[str]	None	主键，表示根据主键对应的向量进行相似性检索
group_count（可选）	int	10	最多返回的分组个数，尽力而为参数，一般可以返回group_count个分组。
group_topk（可选）	int	10	每个分组返回group_topk条相似性结果，尽力而为参数，优先级低于group_count。
filter（可选）	Optional[str]	None	过滤条件，需满足SQL where子句规范，详见
include_vector（可选）	bool	False	是否返回向量数据
partition（可选）	Optional[str]	None	Partition名称
output_fields（可选）	Optional[List[str]]	None	默认返回所有Fields
sparse_vector（可选）	Optional[Dict[int, float]]	None	稀疏向量
vector_field (可选)	Optional[str]	None	使用多向量检索的一个向量执行分组检索。
async_req（可选）	bool	False	是否异步

出参描述

说明

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

字段	类型	描述	示例
code	int	返回值，参考返回状态码说明	0
message	str	返回消息	success
request_id	str	请求唯一id	19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99
output	List[Group]	分组相似性检索结果