DashVector:グループ化された取得

ベクターによる検索

密ベクターを送信して、グループごとに最も一致するチャンクを見つけます。

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],   // 密クエリベクター
    "group_by_field": "document_id",   // 結果をグループ化するフィールド
    "group_topk": 1,                   // グループごとに返されるチャンク
    "group_count": 3,                  // グループの最大数
    "include_vector": true
  }' \
  https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/group_by_demo/query_group_by

応答は output の下に結果をグループ化し、各エントリには group_id と docs 配列が含まれます。

{
    "code": 0,
    "request_id": "d6df634a-683d-445e-abe0-d547091d6b3a",
    "message": "Success",
    "output": [
        {
            "docs": [
                {
                    "id": "4",
                    "vector": [0.621783971786499, 0.5220040082931519, 0.8403469920158386, 0.995602011680603],
                    "fields": {
                        "document_id": "paper-02",
                        "content": "xxxD",
                        "chunk_id": 2
                    },
                    "score": 0.028402328
                }
            ],
            "group_id": "paper-02"
        },
        {
            "docs": [
                {
                    "id": "1",
                    "vector": [0.26870301365852356, 0.8718249797821045, 0.6066280007362366, 0.6342290043830872],
                    "fields": {
                        "document_id": "paper-01",
                        "content": "xxxA",
                        "chunk_id": 1
                    },
                    "score": 0.08141637
                }
            ],
            "group_id": "paper-01"
        },
        {
            "docs": [
                {
                    "id": "6",
                    "vector": [0.661965012550354, 0.730430006980896, 0.6105219721794128, 0.22164000570774078],
                    "fields": {
                        "document_id": "paper-03",
                        "content": "xxxF",
                        "chunk_id": 1
                    },
                    "score": 0.2513085
                }
            ],
            "group_id": "paper-03"
        }
    ]
}

プライマリキーによる検索

特定のプライマリキーに保存されているベクターをクエリとして使用します。

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "filter": "chunk_id > 1",          // chunk_id が 1 より大きいチャンクのみを考慮します。
    "group_by_field": "document_id",
    "group_topk": 1,
    "group_count": 3,
    "include_vector": true
  }' \
  https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/group_by_demo/query

条件付きフィルターによる検索

グループ化する前に候補セットを絞り込むために filter を追加します。フィルターは SQL WHERE 句の構文に従う必要があります。

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "filter": "chunk_id > 1",          // chunk_id > 1 のチャンクのみを考慮します
    "group_by_field": "document_id",
    "group_topk": 1,
    "group_count": 3,
    "include_vector": true
  }' \
  https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/group_by_demo/query

フィルター構文の詳細については、「条件付きフィルタリング」をご参照ください。

密ベクターと疎ベクターによる検索

ハイブリッド取得のために密ベクターと疎ベクターを組み合わせます。

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],                        // 密ベクター
    "sparse_vector": {"1": 0.4, "10000": 0.6, "222222": 0.8}, // 疎ベクター
    "group_by_field": "document_id",
    "group_topk": 1,
    "group_count": 3,
    "include_vector": true
  }' \
  https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/group_by_demo/query