Java SDK for Tablestore を使用して KNN ベクトルクエリを実行し、近似最近傍探索を実行します。 - Tablestore

k 近傍 (KNN) ベクトルクエリ機能を使用して、ベクトルに基づいて近似最近傍探索を実行できます。この方法により、大規模なデータセット内で、クエリ対象のベクトルと最も類似度の高いデータ項目を見つけることができます。

KNN ベクトルクエリ機能は招待プレビュー段階にあり、デフォルトでは無効になっています。KNN ベクトルクエリ機能を使用するには、チケットを送信してください。

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

Tablestore SDK for Java V5.17.0 以降では、KNN ベクトルクエリ機能がサポートされています。正しいバージョンの Tablestore SDK for Java がインストールされていることを確認してください。
説明
Tablestore SDK for Java のバージョン履歴については、Tablestore SDK for Java のバージョン履歴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、レスポンスの合計行数は検索インデックスサーバーのパーティション数に関係します。

パラメーター

パラメーター	必須	説明
fieldName	はい	ベクトルフィールドの名前。
topK	はい	クエリ対象のベクトルと最も類似度の高い上位 K 個のクエリ結果。topK パラメーターの最大値については、検索インデックスの制限を参照してください。重要 K の値が大きいほど、再現率、クエリレイテンシ、およびコストが高くなります。 topK パラメーターの値が SearchQuery の limit パラメーターの値より小さい場合、サーバーは limit パラメーターの値を topK パラメーターの値として自動的に使用します。
float32QueryVector	はい	類似度をクエリするベクトル。
filter	いいえ	フィルター。KNN ベクトル以外のクエリ条件を組み合わせて使用できます。

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度の高い上位 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、Col_Long 列の値が 4 未満というクエリ条件を満たす必要があります。

private static void knnVectorQuery(SyncClient client) {
    SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();
    KnnVectorQuery query = new KnnVectorQuery();
    query.setFieldName("Col_Vector");
    query.setTopK(10); // 指定されたベクトルと最も類似度の高い上位 10 個のベクトルをテーブルから返します。
    query.setFloat32QueryVector(new float[]{0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f});
    // 上位 10 個のベクトルのクエリ条件を指定します。Col_Keyword 列の値が hangzhou で、Col_Long 列の値が 4 未満です。
    query.setFilter(QueryBuilders.bool()
            .must(QueryBuilders.term("Col_Keyword", "hangzhou"))
            .must(QueryBuilders.range("Col_Long").lessThan(4))
    );
    searchQuery.setQuery(query);
    searchQuery.setLimit(10);
    // スコアに基づいてクエリ結果をソートします。
    searchQuery.setSort(new Sort(Collections.singletonList(new ScoreSort())));
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);
    SearchRequest.ColumnsToGet columnsToGet = new SearchRequest.ColumnsToGet();
    columnsToGet.setColumns(Arrays.asList("Col_Keyword", "Col_Long"));
    searchRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);
    // Search オペレーションを呼び出します。
    SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
    for (SearchHit hit : resp.getSearchHits()) {
        // スコアを表示します。
        System.out.println(hit.getScore());
        // データを表示します。
        System.out.println(hit.getRow());
    }
}

Tablestore:KNN ベクトルクエリ

前提条件

使用上の注意

パラメーター

例

関連情報