Como usar recuperação filtrada no DashVector - DashVector: Central de Documentação do Alibaba Cloud

A busca por similaridade de vetores, isoladamente, raramente atende aos requisitos reais. As aplicações geralmente precisam restringir resultados com base em metadados — por exemplo, retornar apenas produtos dentro de uma faixa de preço ou documentos de uma categoria específica. A filtragem condicional do DashVector permite associar campos de metadados a vetores e passar uma expressão filter durante a consulta. Assim, os resultados de similaridade incluem apenas os vetores correspondentes às condições definidas.

Início rápido

Este exemplo consulta uma coleção para encontrar homens com mais de 18 anos e peso superior a 65 kg:

docs = collection.query(
    [0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
    topk=10,
    filter='age > 18 and weight > 65.0 and male = true'
)

O parâmetro filter aceita uma expressão booleana construída com operadores de comparação, string e lógicos. Para a sintaxe completa, consulte Sintaxe de expressão de filtro.

Pré-requisitos

Antes de começar, verifique se você tem:

Uma chave de API e um endpoint de cluster do DashVector
Uma coleção chamada quickstart. Para instruções de configuração, consulte a seção "Exemplo" em Crie uma coleção

Inserir documentos com campos de metadados

Insira documentos na coleção quickstart. Cada documento inclui um ID, um vetor de 4 dimensões e um conjunto de campos de metadados:

import dashvector
import numpy as np

client = dashvector.Client(
    api_key='<your-api-key>',
    endpoint='<your-cluster-endpoint>'
)
collection = client.get(name='quickstart')

ret = collection.insert([
    ('1', np.random.rand(4), {'name': 'alice', 'age': 10, 'male': True, 'weight': 35.0}),
    ('2', np.random.rand(4), {'name': 'bob', 'age': 20, 'male': False, 'weight': 45.0}),
    ('3', np.random.rand(4), {'name': 'carol', 'age': 30, 'male': True, 'weight': 75.0}),
    ('4', np.random.rand(4), {'name': 'dave', 'age': 5, 'male': False, 'weight': 18.0}),
    ('5', np.random.rand(4), {'name': 'eve', 'age': 40, 'male': True, 'weight': 70.0})
])
assert ret

Substitua os seguintes espaços reservados pelos valores reais:

Espaço reservado	Descrição
`<your-api-key>`	Sua chave de API do DashVector
`<your-cluster-endpoint>`	URL do endpoint do seu cluster

Nota

A coleção quickstart é criada com três campos predefinidos: name (str), weight (float) e age (int). Como o DashVector é livre de esquema, você pode adicionar campos não definidos na criação da coleção — como o campo male acima — ao inserir documentos.

Consultar com uma expressão de filtro

Passe uma string filter para collection.query() e restrinja os resultados. Este exemplo busca homens com mais de 18 anos e peso superior a 65 kg:

import dashvector

client = dashvector.Client(
    api_key='<your-api-key>',
    endpoint='<your-cluster-endpoint>'
)
collection = client.get(name='quickstart')

# Filter: males over 18 weighing more than 65 kg
docs = collection.query(
    [0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
    topk=10,
    filter='age > 18 and weight > 65.0 and male = true'
)
print(docs)

Sintaxe de expressão de filtro

Uma expressão de filtro consiste em uma ou mais condições unidas por operadores lógicos. Cada condição segue o padrão:

<field> <operator> <value>

Operadores de comparação

Operador	Descrição	Tipos suportados	Exemplo	Corresponde quando
`<`	Menor que	`int`, `float`	`age < 10`	`age` é menor que 10
`<=`	Menor ou igual a	`int`, `float`	`weight <= 60.0`	`weight` é no máximo 60.0
`=`	Igual a	`int`, `float`, `bool`, `str`	`name = 'alice'`	`name` é igual a `alice`
`!=`	Diferente de	`int`, `float`, `bool`, `str`	`male != true`	`male` não é verdadeiro
`>=`	Maior ou igual a	`int`, `float`	`age >= 10`	`age` é pelo menos 10
`>`	Maior que	`int`, `float`	`weight > 60.0`	`weight` excede 60.0

Operador de string

Use o operador like para correspondência de prefixo em campos str.

Operador	Descrição	Exemplo	Corresponde quando
`like`	Correspondência de prefixo	`name like 'al%'`	`name` começa com `al`

Operadores lógicos

Combine várias condições com and ou or.

Operador	Descrição	Exemplo	Corresponde quando
`and`	Ambas as condições devem ser verdadeiras	`age > 18 and male = true`	`age` excede 18 e `male` é verdadeiro
`or`	Pelo menos uma condição deve ser verdadeira	`age < 10 or age > 60`	`age` é menor que 10 ou maior que 60

Use parênteses () para controlar a ordem de avaliação. Exemplo:

age > 18 and (weight > 65.0 or male = true)

Essa expressão avalia primeiro (weight > 65.0 or male = true) e depois combina o resultado com age > 18.

Tipos de campo suportados

Os campos do DashVector suportam os seguintes tipos de dados Python:

Tipo	Descrição	Intervalo
`str`	String	--
`int`	Inteiro	32 bits com sinal: -2.147.483.648 a 2.147.483.647
`float`	Número de ponto flutuante	--
`bool`	Booleano	`True` ou `False`

Importante

Inteiros em Python têm tamanho ilimitado, mas o DashVector suporta apenas inteiros com sinal de 32 bits. Mantenha os valores inteiros dentro do intervalo de -2.147.483.648 a 2.147.483.647 para evitar estouro.