Tablestore:KNN ベクトルクエリ

前提条件

• OTSClient インスタンスが初期化されていること。詳細については、OTSClient インスタンスの初期化を参照してください。

• データテーブルが作成され、データがデータテーブルに書き込まれていること。詳細については、データテーブルの作成およびデータの書き込みを参照してください。

• データテーブルの検索インデックスが作成され、ベクトルフィールドが指定されていること。詳細については、検索インデックスの作成を参照してください。

使用上の注意

• 最新バージョンの Tablestore SDK for Go がインストールされていることを確認してください。詳細については、Tablestore SDK for Go のインストールを参照してください。

• ベクトルフィールドの数とベクトルフィールドの次元数には制限があります。詳細については、検索インデックスの制限を参照してください。

• 検索インデックスサーバーには複数のパーティションがあります。検索インデックスサーバーの各パーティションは、クエリ対象のベクトルに最も近い上位 K 個の近傍を返します。パーティションによって返された上位 K 個の近傍は、クライアントノードで集計されます。トークンを使用してすべてのデータをページごとにクエリする場合、レスポンス内の行の総数は、検索インデックスサーバーのパーティションの数に関連しています。

パラメーター

例

次のサンプルコードは、指定されたベクトルと最も類似性の高い上位 10 個のベクトルをテーブル内でクエリする方法の例を示しています。この例では、上位 10 個のベクトルは、col_keyword 列の値が hangzhou であるというクエリ条件を満たす必要があります。

func query(client *tablestore.TableStoreClient) {
    searchQuery := search.NewSearchQuery()
    searchQuery.Query = &search.KnnVectorQuery{
        FieldName:          "col_vector",
        TopK:               proto.Int32(10),
        Float32QueryVector: []float32{-1.4, 1, 1, 1.2},
        Filter: &search.BoolQuery{
            ShouldQueries: []search.Query{
                &search.TermQuery{
                    FieldName: "col_keyword",
                    Term:      "hangzhou",
                },
            },
        },
    }
    searchQuery.Sort = &search.Sort{
        Sorters: []search.Sorter{
            search.NewScoreSort(), // クエリ結果をスコアに基づいてソートします。
        },
    }
    searchRequest := &tablestore.SearchRequest{
        SearchQuery: searchQuery,
        TableName:   "<TABLE_NAME>",
        IndexName:   "<SEARCH_INDEX_NAME>",
        ColumnsToGet: &tablestore.ColumnsToGet{Columns: []string{
            "col_keyword",
            "col_long",
        }},
    }

    if resp, err := client.Search(searchRequest); err != nil {
        fmt.Println("float32 vector query failed: ", err)
    } else {
        for _, hit := range resp.SearchHits {
            fmt.Println("score:", *hit.Score)
            jsonBody, err := json.Marshal(hit.Row)
            if err != nil {
                panic(err)
            }
            fmt.Println("row: ", string(jsonBody))
        }  
    }
}

関連情報

• 検索インデックスを使用してデータをクエリする場合、次のクエリメソッドを使用できます。用語クエリ、複数用語クエリ、すべて一致クエリ、一致クエリ、一致フレーズクエリ、プレフィックスクエリ、範囲クエリ、ワイルドカードクエリ、地理クエリ、ブールクエリ、KNN ベクトルクエリ、ネストされたクエリ、存在クエリ。検索インデックスによって提供されるクエリメソッドを使用して、ビジネス要件に基づいて複数の次元からデータをクエリできます。

  ソート機能とページング機能を使用して、クエリ条件を満たす行をソートまたはページングできます。詳細については、ソートとページングを参照してください。

  折りたたみ (個別) 機能を使用して、特定の列に基づいて結果セットを折りたたむことができます。これにより、指定されたタイプのデータはクエリ結果に 1 回だけ表示されます。詳細については、折りたたみ (個別)を参照してください。

• データテーブル内のデータを分析する場合、Search 操作の集計機能を使用するか、SQL ステートメントを実行できます。たとえば、最小値、最大値、合計、および行の総数を取得できます。詳細については、集計およびSQL クエリを参照してください。

• 行をソートする必要なく、クエリ条件を満たすすべての行を取得する場合、ParallelScan 操作と ComputeSplits 操作を呼び出して並列スキャン機能を使用できます。詳細については、並列スキャンの実行を参照してください。