説明: データクエリのために、ドキュメントのベクトルフィールドに複数のベクトルを格納できます。たとえば、データから 128 次元ベクトルが生成された場合、ベクトルフィールドに複数の 128 次元ベクトルを格納できます。その後、ドキュメント内のベクトルのいずれかが取得されると、ドキュメントを取得できます。
シナリオ: 長いテキストをセグメント化してベクトル化した後、データクエリのためにすべてのセグメントのベクトルをベクトルフィールドに格納できます。
例:
この例では、128 次元ベクトルを使用します。
ベクトルフィールドの名前は vector です。ベクトルインデックスの「ベクトル次元」パラメータは 128 です。ドキュメント内の 1 つ以上のベクトルを取得することによってドキュメントを取得するには、128 次元ベクトルをベクトルフィールドにプッシュし、ベクトルフィールド内のベクトルの要素を区切るために使用される区切り文字でベクトルを区切る必要があります。次の図は、区切り文字がカンマ (,) の場合にベクトルフィールドに格納される 3 つのベクトルの形式を示しています。
クエリを実行するときは、クエリ対象のベクトルとして 128 次元ベクトルを指定します。ドキュメント内のベクトルのいずれかが取得されると、ドキュメントが取得されます。
検索結果がスコアでソートされる場合、ドキュメント内の複数のベクトルが取得されると、最も関連性の高いベクトルのスコアがドキュメントのスコアとして使用されます。ベクトルの類似度がユークリッド距離に基づいて計算される場合、スコアが低いほど関連性が高くなります。ベクトルの類似度が内積に基づいて計算される場合、スコアが高いほど関連性が高くなります。