AnalyticDB:Java

前提条件

• エラスティックストレージモードのAnalyticDB for PostgreSQL V6.0インスタンスが作成されます。 詳細については、「インスタンスの作成」をご参照ください。

• ベクトル検索エンジン最適化が有効になりました。 詳細については、「ベクトル検索エンジンの最適化の有効化または無効化」をご参照ください。

• 特権アカウントが作成されます。 詳細については、「データベースアカウントの作成」をご参照ください。

手順

1. ベクトルデータベースを初期化します。

2. 名前空間を作成します。

3. コレクションを作成します。

4. ベクトルデータのアップロード

5. ベクトルデータの取得

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全文検索機能を初期化する必要があります。

次のサンプルコードは、 API操作の呼び出し:

InitVectorDatabaseRequest request = new InitVectorDatabaseRequest();
request.setDBInstanceId("gp-bp1c62r3l489****");
request.setManagerAccount("myaccount");
request.setManagerAccountPassword("myaccount_password");
request.setRegionId("ap-southeast-1");
InitVectorDatabaseResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(new Gson().toJson(response));

関連するパラメーターの詳細については、「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を分離するために使用されます。 ベクターを使用する前に、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。

次のサンプルコードは、 API操作の呼び出し:

CreateNamespaceRequest request = new CreateNamespaceRequest();
request.setDBInstanceId("gp-bp1c62r3l489****");
request.setManagerAccount("myaccount");
request.setManagerAccountPassword("myaccount_password");
request.setNamespace("vector_test");
request.setNamespacePassword("vector_test_password");
request.setRegionId("ap-southeast-1");
CreateNamespaceResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(new Gson().toJson(response));

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

名前空間を作成した後、インスタンスの知識ベースデータベース内の対応するスキーマを照会できます。

SELECT schema_name FROM information_schema.schemata;

コレクションを作成するCreate a collection

コレクションはベクトルデータを格納するために使用され、名前空間で区切られます。

次のサンプルコードは、 API操作の呼び出し:

Map<String,String> metadata = new HashMap<>();
metadata.put("title", "text");
metadata.put("link", "text");
metadata.put("content", "text");
metadata.put("pv", "int");
List<String> fullTextRetrievalFields = Arrays.asList("title", "content");

CreateCollectionRequest request = new CreateCollectionRequest();
request.setDBInstanceId("gp-bp1c62r3l489****");
request.setManagerAccount("myaccount");
request.setManagerAccountPassword("myaccount_password");
request.setNamespace("vector_test");
request.setCollection("document");
request.setDimension(10L);
request.setFullTextRetrievalFields(StringUtils.join(fullTextRetrievalFields, ","));
request.setMetadata(new Gson().toJson(metadata));
request.setParser("zh_ch");
request.setRegionId("ap-southeast-1");
CreateCollectionResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(new Gson().toJson(response));

コレクションを作成した後、インスタンスのナレッジベースデータベース内の対応するテーブルを照会できます。

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。

次のサンプルコードは、 API操作の呼び出し:

UpsertCollectionDataRequest request = new UpsertCollectionDataRequest();
request.setDBInstanceId("gp-bp1c62r3l489****");
request.setCollection("document");
request.setNamespace("vector_test");
request.setNamespacePassword("vector_test_password");
request.setRegionId("ap-southeast-1");

List<UpsertCollectionDataRequest.UpsertCollectionDataRequestRows> rows = new ArrayList<>();
UpsertCollectionDataRequest.UpsertCollectionDataRequestRows row = new UpsertCollectionDataRequest.UpsertCollectionDataRequestRows();
row.setId("0CB55798-ECF5-4064-B81E-FE35B19E01A6");
row.setVector(Arrays.asList(0.2894745251078251,0.5364747050266715,0.1276845661831275,0.22528871956822372,0.7009319238651552,0.40267406135256123,0.8873626696379067,0.1248525955774931,0.9115507046412368,0.2450859133174706));
Map<String, String> rowsMetadata = new HashMap<>();
rowsMetadata.put("title", "Test document");
rowsMetadata.put("content","Test content");
rowsMetadata.put("link","http://127.0.0.1/document1");
rowsMetadata.put("pv","1000");
row.setMetadata(rowsMetadata);
rows.add(row);
request.setRows(rows);
UpsertCollectionDataResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(new Gson().toJson(response));

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

ベクターデータをアップロードした後、インスタンスのナレッジベースデータベース内のデータを照会できます。

SELECT * FROM vector_test.document;

ベクトルデータの取得

準備したベクトルまたはフルテキスト検索フィールドを使用して、ベクトルデータを取得します。

次のサンプルコードは、 API操作の呼び出し:

QueryCollectionDataRequest request = new QueryCollectionDataRequest();
request.setDBInstanceId("gp-bp1c62r3l489****");
request.setCollection("document");
request.setNamespace("vector_test");
request.setNamespacePassword("vector_test_password");
request.setContent("Test");
request.setFilter("pv > 10");
request.setTopK(10L);
request.setVector(Arrays.asList(0.7152607422256894,0.5524872066437732,0.1168505269851303,0.704130971473022,0.4118874999967596,0.2451574619214022,0.18193414783144812,0.3050522957905741,0.24846180714868163,0.0549715380856951));
request.setRegionId("ap-southeast-1");
QueryCollectionDataResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(new Gson().toJson(response));

サンプル結果:

{
  "Matches": {
    "match": [
      {
        "Id": "0CB55798-ECF5-4064-B81E-FE35B19E01A6",
        "Metadata": {
          "title":"Test document",
          "content":"Test content",
          "link":"http://127.0.0.1/document1",
          "pv":"1000"
        },
        "Values": [
           0.2894745251078251,
           0.5364747050266715,
           0.1276845661831275,
           0.22528871956822372,
           0.7009319238651552,
           0.40267406135256123,
           0.8873626696379067,
           0.1248525955774931,
           0.9115507046412368,
           0.2450859133174706
        ]
      }
    ]
  },
  "RequestId": "ABB39CC3-4488-4857-905D-2E4A051D0521",
  "Status": "success"
}

関連ドキュメント

ベクトル検索の実行