Tablestore SDK for Python を使用して KNN ベクタークエリを実行し、近似最近傍探索を行う - Tablestore

k-最近傍 (KNN) ベクタークエリ機能により、ベクターに基づく近似最近傍探索が可能になります。これにより、大規模なデータセット内でクエリ対象のベクターに最も類似したデータ項目を見つけることができます。

前提条件

Tablestore クライアントが初期化されている。
データテーブルに対して多次元インデックスが作成され、ベクターフィールドが指定されている。

使用上の注意

Tablestore SDK for Python V5.4.4 以降は、KNN ベクタークエリ機能をサポートしています。最新バージョンの Tablestore SDK for Python を使用することを推奨します。
説明
Tablestore SDK for Python のバージョン履歴の詳細については、「Tablestore SDK for Python のバージョン履歴」をご参照ください。
ベクターフィールドの数とベクターフィールドのディメンション数には制限があります。詳細については、「多次元インデックスの制限」をご参照ください。
多次元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。多次元インデックスサーバーの各パーティションは、クエリしたいベクターに最も近い上位 K 個の近傍を返します。パーティションから返された上位 K 個の最近傍は、クライアントノードで集約されます。トークンを使用してすべてのデータをページ単位でクエリする場合、応答内の合計行数は多次元インデックスサーバーのパーティション数に関連します。

パラメーター

パラメーター	必須	説明
field_name	はい	ベクターフィールドの名前。
top_k	はい	クエリしたいベクターと最も類似度が高い上位 k 件のクエリ結果。top_k パラメーターの最大値の詳細については、「多次元インデックスの制限」をご参照ください。重要 k の値が大きいほど、取得率、クエリの待機時間、およびコストが高くなります。
float32_query_vector	はい	類似度をクエリしたいベクター。
filter	いいえ	フィルター。KNN ベクタークエリ条件ではないクエリ条件の組み合わせを使用できます。

例

次のサンプルコードは、テーブル内で指定されたベクターと最も類似度が高い上位 10 個のベクターをクエリする方法の例を示しています。この例では、上位 10 個のベクターは次のクエリ条件を満たす必要があります。col_keyword 列の値が 0 であり、col_long 列の値が 0 から 50 の範囲内であること。

def knn_vector_query(client):
    filter_query = BoolQuery(
        must_queries=[
            TermQuery(field_name='col_keyword', column_value="0"),
            RangeQuery(field_name='col_long', range_from=0, range_to=50),
        ]
    )
    query = KnnVectorQuery(field_name='col_vector', top_k=10, float32_query_vector=[1.0, 1.1, 1.2, -1.3], filter=filter_query)
    # スコアに基づいてクエリ結果をソートします。
    sort = Sort(sorters=[ScoreSort(sort_order=SortOrder.DESC)])
    search_query = SearchQuery(query, limit=10, get_total_count=False, sort=sort)
    search_response = client.search(
        table_name='<TABLE_NAME>',
        index_name='<SEARCH_INDEX_NAME>',
        search_query=search_query,
        columns_to_get=ColumnsToGet(column_names=["col_keyword", "col_long"], return_type=ColumnReturnType.SPECIFIED)
    )
    print("requestId:", search_response.request_id)
    # 使用している Tablestore SDK for Python で search_hits を取得できない場合は、Tablestore SDK for Python V6.1.0 以降を使用してください。
    for hit in search_response.search_hits:
    # 行データを取得します。
        row = hit.row
        print(row)
    # スコアを取得します。
        score = hit.score
        print(score)

よくある質問

Tablestore KNN ベクタークエリのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか？

Tablestore:KNN ベクタークエリ

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