DashVector:DashVector FAQ

Toda Collection possui uma partição padrão não removível, criada automaticamente. Operações de Doc sem partição especificada usam a padrão. Por exemplo, ao recuperar um Doc sem especificar uma partição, a busca ocorre apenas na partição padrão, e não nas demais.

• Insert Doc: Falha se o ID do Doc já existir. O sistema não sobrescreve o Doc existente.

• Update Doc: Sobrescreve um Doc existente. Falha se o ID do Doc não existir.

• Insert or Update Doc: Atualiza o Doc se o ID existir; caso contrário, insere um novo Doc.

Não é possível limpar uma Collection diretamente. Em vez disso, exclua a Collection e crie uma nova Collection.

As operações Insert Doc, Update Doc, Insert or Update Doc, Retrieve Doc, Delete Doc e Get Doc aceitam execução assíncrona. Defina async_req=True:

# Asynchronously write 1,000 times. Dimension = 20000, batch size = 8.
batch_size = 8
loop = 1000
start = time.time()

async_results = [
    collection.insert(
        [(j + i * batch_size, np.random.rand(20000)) for j in range(batch_size)],
        async_req=True
    ) for i in range(loop)
]

# Wait for all write operations to complete.
print([async_result.get() for async_result in async_results])

print(f"async insert {loop} times with batch-size = {batch_size}, cost = {time.time() - start}")

# output: 
# async insert 1000 times with batch-size = 8, cost = 31.13356590270996

# For comparison, synchronous write (code omitted)
# sync insert 1000 times with batch-size = 8, cost = 408.63447427749634

Os IDs de Doc são únicos no nível da partição. Partições diferentes na mesma Collection podem conter Docs com o mesmo ID.

O DashVector armazena vetores como ponto flutuante de precisão simples (FP32/float32). A faixa de precisão é:

Dados de entrada fora dessa faixa são arredondados para o valor FP32 mais próximo, o que causa perda de precisão.

Não. Cada chamada de Retrieve Doc aceita apenas uma partição. Para consultar várias partições, chame a operação múltiplas vezes.

Downloads lentos geralmente resultam de alta latência até o índice de pacotes padrão. Use um espelho para acelerar a instalação.

Por exemplo, para usar o espelho do Alibaba Cloud:

1. Abra um terminal (Linux ou macOS) ou o Prompt de Comando/PowerShell (Windows).

2. Use o parâmetro -i ou --index-url para especificar o espelho.

   pip3 install dashvector -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

Não. A criação de clusters é permitida apenas no Management Console. Consulte Criar um cluster.

Sim. Um cluster pago suporta até 32 Collections. O limite de partições depende das especificações do cluster e independe da quantidade de Collections. Consulte Restrições e limites.

Não. No AISearch, os filtros aceitam apenas correspondência de prefixo em texto. Consulte Recuperação filtrada.

Esse erro ocorre quando um collectionName incorreto é fornecido em uma solicitação HTTP de recuperação em um cluster gratuito ou quando o limite de QPS do cluster gratuito é excedido. Clusters pagos não possuem limites rígidos de QPS ou capacidade. Consulte Restrições e limites.

O endpoint fornecido ao cliente é inválido. Verifique se o parâmetro endpoint não contém {}.