Go - AnalyticDB - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

OpenAPI は、AnalyticDB for PostgreSQL のベクトル操作のためのデータ定義言語 (DDL) とデータ操作言語 (DML) をカプセル化します。OpenAPI を使用してベクトルデータを管理できます。このトピックでは、Go SDK を使用してベクトルデータをインポートおよびクエリする方法について説明します。

前提条件

弾性ストレージモードを使用するインスタンスが作成されていること。
ベクトル検索エンジンの最適化が有効になっていること。
特権アカウントが作成されていること。
Resource Access Management (RAM) ユーザーを使用する場合、その RAM ユーザーに必要な権限が付与されている必要があります。詳細については、「Python SDK の例」をご参照ください。

ベクトルデータベースの初期化

ベクトル検索を使用する前に、ナレッジベースデータベースとフルテキストインデックス機能を初期化する必要があります。

呼び出し操作。次のサンプルコードは一例です。

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	
	openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client"
	gpdb20160503 "github.com/alibabacloud-go/gpdb-20160503/v4/client"
	util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service"
	"github.com/alibabacloud-go/tea/tea"
)

func CreateClient() (_result *gpdb20160503.Client, _err error) {
	config := &openapi.Config{
		AccessKeyId:     tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")),
		AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")),
	}
	// エンドポイントの詳細については、https://api.aliyun.com/product/gpdb をご参照ください。
	config.Endpoint = tea.String("gpdb.aliyuncs.com")
	_result = &gpdb20160503.Client{}
	_result, _err = gpdb20160503.NewClient(config)
	return _result, _err
}

func main() {
	client, _err := CreateClient()
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}

	initVectorDatabaseRequest := &gpdb20160503.InitVectorDatabaseRequest{
		RegionId:               tea.String("cn-beijing"),
		DBInstanceId:           tea.String("gp-bp1c62r3l489****"),
		ManagerAccount:         tea.String("myaccount"),
		ManagerAccountPassword: tea.String("myaccount_password"),
	}
	runtime := &util.RuntimeOptions{}
	response, _err := client.InitVectorDatabaseWithOptions(initVectorDatabaseRequest, runtime)
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}
	fmt.Printf("response is %#v\n", response.Body)
}

詳細については、「InitVectorDatabase」をご参照ください。

名前空間の作成

名前空間はスキーマの隔離に使用されます。ベクトルを使用する前に、少なくとも 1 つの名前空間を作成するか、パブリック名前空間を使用する必要があります。

呼び出し。以下にコードサンプルを示します。

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	
	openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client"
	gpdb20160503 "github.com/alibabacloud-go/gpdb-20160503/v4/client"
	util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service"
	"github.com/alibabacloud-go/tea/tea"
)

func CreateClient() (_result *gpdb20160503.Client, _err error) {
	config := &openapi.Config{
		AccessKeyId:     tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")),
		AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")),
	}
	// エンドポイントの詳細については、https://api.aliyun.com/product/gpdb をご参照ください。
	config.Endpoint = tea.String("gpdb.aliyuncs.com")
	_result = &gpdb20160503.Client{}
	_result, _err = gpdb20160503.NewClient(config)
	return _result, _err
}

func main() {
	client, _err := CreateClient()
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}

	createNamespaceRequest := &gpdb20160503.CreateNamespaceRequest{
		RegionId:               tea.String("cn-beijing"),
		DBInstanceId:           tea.String("gp-bp1c62r3l489****"),
		ManagerAccount:         tea.String("myaccount"),
		ManagerAccountPassword: tea.String("myaccount_password"),
		Namespace:              tea.String("vector_test"),
		NamespacePassword:      tea.String("vector_test_password"),
	}
	runtime := &util.RuntimeOptions{}
	response, _err := client.CreateNamespaceWithOptions(createNamespaceRequest, runtime)
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}
	fmt.Printf("response is %#v\n", response.Body)
}

詳細については、「CreateNamespace」をご参照ください。

名前空間を作成した後、インスタンスのナレッジベースデータベースで対応するスキーマを見つけることができます。

SELECT schema_name FROM information_schema.schemata;

コレクションの作成

コレクションはベクトルデータを格納し、名前空間によって隔離されます。

呼び出し以下に一例を示します。

package main

import (
	"fmt"
	"os"

	openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client"
	gpdb20160503 "github.com/alibabacloud-go/gpdb-20160503/v4/client"
	util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service"
	"github.com/alibabacloud-go/tea/tea"
)



func CreateClient() (_result *gpdb20160503.Client, _err error) {
	config := &openapi.Config{
		AccessKeyId:     tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")),
		AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")),
	}
	// エンドポイントの詳細については、https://api.aliyun.com/product/gpdb をご参照ください。
	config.Endpoint = tea.String("gpdb.aliyuncs.com")
	_result = &gpdb20160503.Client{}
	_result, _err = gpdb20160503.NewClient(config)
	return _result, _err
}

func main() {
	client, _err := CreateClient()
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}

	createCollectionRequest := &gpdb20160503.CreateCollectionRequest{
		RegionId: tea.String("cn-beijing"),
		DBInstanceId: tea.String("gp-bp1c62r3l489****"),
		ManagerAccount: tea.String("myaccount"),
		ManagerAccountPassword: tea.String("myaccount_password"),
		Namespace: tea.String("vector_test"),
		Collection: tea.String("document"),
		Dimension: tea.Int64(3),
		Parser: tea.String("zh_cn"),
		FullTextRetrievalFields: tea.String("title,content"),
		Metadata: tea.String("{\"title\":\"text\",\"content\":\"text\",\"response\":\"int\"}"),
	}
	runtime := &util.RuntimeOptions{}
	response, _err := client.CreateCollectionWithOptions(createCollectionRequest, runtime)
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}
	fmt.Printf("response is %#v\n", response.Body)
}

パラメーターの詳細については、「CreateCollection」をご参照ください。

コレクションが作成された後、インスタンスのナレッジベースデータベースで対応するテーブルを表示できます。

SELECT tablename FROM pg_tables WHERE schemaname='vector_test';

ベクトルデータのアップロード

準備した埋め込みベクトルデータを対応するコレクションにアップロードします。

呼び出し操作。次のサンプルコードは一例です。

package main

import (
	"fmt"
	"os"

	openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client"
	gpdb20160503 "github.com/alibabacloud-go/gpdb-20160503/v4/client"
	util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service"
	"github.com/alibabacloud-go/tea/tea"
)

func CreateClient() (_result *gpdb20160503.Client, _err error) {
	config := &openapi.Config{
		AccessKeyId:     tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")),
		AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")),
	}
	// エンドポイントの詳細については、https://api.aliyun.com/product/gpdb をご参照ください。
	config.Endpoint = tea.String("gpdb.aliyuncs.com")
	_result = &gpdb20160503.Client{}
	_result, _err = gpdb20160503.NewClient(config)
	return _result, _err
}

func main() {
	client, _err := CreateClient()
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}

	rows0Metadata := map[string]*string{
		"title":    tea.String("Test document"),
		"content":  tea.String("Test content"),
		"response": tea.String("1"),
	}
	rows0 := &gpdb20160503.UpsertCollectionDataRequestRows{
		Metadata: rows0Metadata,
		Id:       tea.String("0CB55798-ECF5-4064-B81E-FE35B19E01A6"),
		Vector:   []*float64{tea.Float64(0.2894745251078251), tea.Float64(0.5364747050266715), tea.Float64(0.1276845661831275)},
	}
	upsertCollectionDataRequest := &gpdb20160503.UpsertCollectionDataRequest{
		RegionId:          tea.String("cn-beijing"),
		Rows:              []*gpdb20160503.UpsertCollectionDataRequestRows{rows0},
		DBInstanceId:      tea.String("gp-bp1c62r3l489****"),
		Collection:        tea.String("document"),
		Namespace:         tea.String("vector_test"),
		NamespacePassword: tea.String("vector_test_password"),
	}
	runtime := &util.RuntimeOptions{}
	response, _err := client.UpsertCollectionDataWithOptions(upsertCollectionDataRequest, runtime)
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}
	fmt.Printf("response is %#v\n", response.Body)
}

詳細については、「UpsertCollectionData」をご参照ください。

アップロードが完了した後、インスタンスのナレッジベースデータベースでデータを表示できます。

SELECT * FROM vector_test.document;

ベクトルデータの取得

取得のためにクエリベクトルまたはフルテキストインデックスフィールドを準備し、クエリ操作を呼び出します。

呼び出し操作。次のサンプルコードは一例です。

package main

import (
	"fmt"
	"os"

	openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client"
	gpdb20160503 "github.com/alibabacloud-go/gpdb-20160503/v4/client"
	util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service"
	"github.com/alibabacloud-go/tea/tea"
)

func CreateClient() (_result *gpdb20160503.Client, _err error) {
	config := &openapi.Config{
		AccessKeyId:     tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")),
		AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")),
	}
	// エンドポイントの詳細については、https://api.aliyun.com/product/gpdb をご参照ください。
	config.Endpoint = tea.String("gpdb.aliyuncs.com")
	_result = &gpdb20160503.Client{}
	_result, _err = gpdb20160503.NewClient(config)
	return _result, _err
}

func main() {
	client, _err := CreateClient()
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}

	queryCollectionDataRequest := &gpdb20160503.QueryCollectionDataRequest{
		RegionId:          tea.String("cn-beijing"),
		DBInstanceId:      tea.String("gp-bp1c62r3l489****"),
		Collection:        tea.String("document"),
		Namespace:         tea.String("vector_test"),
		NamespacePassword: tea.String("vector_test_password"),
		Content:           tea.String("Test"),
		Filter:            tea.String("response > 0"),
		TopK:              tea.Int64(10),
		Vector:            []*float64{tea.Float64(0.7152607422256894), tea.Float64(0.5524872066437732), tea.Float64(0.1168505269851303)},
	}
	runtime := &util.RuntimeOptions{}
	response, _err := client.QueryCollectionDataWithOptions(queryCollectionDataRequest, runtime)
	if _err != nil {
		panic(_err)
	}
	fmt.Printf("response is %#v\n", response.Body)
}

次の結果が返されます。

{
   "Matches": {
      "match": [
         {
            "Id": "0CB55798-ECF5-4064-B81E-FE35B19E01A6",
            "Metadata": {
               "content": "Test content",
               "response": "1",
               "source": "3",
               "title": "Test document"
            },
            "MetadataV2": {
               "content": "Test content",
               "response": 1,
               "source": 3,
               "title": "Test document"
            },
            "Score": 0.9132830731723668,
            "Values": {
               "value": [
                  0.28947452,
                  0.5364747,
                  0.12768456
               ]
            }
         }
      ]
   },
   "RequestId": "707D2202-61A6-53DF-AAD2-E8DE276CE292",
   "Status": "success"
}