通過PythonSDK更新Collection中已存在的Doc - Vector Retrieval Service

本文介紹如何通過Python SDK更新Collection中已存在的Doc。

說明

若更新Doc時指定id不存在，則本次更新Doc操作無效
如只更新部分屬性fields，其他未更新屬性fields預設被置為None
Python SDK 1.0.11版本後，更新Doc時vector變為非必填項

前提條件

已建立Cluster：建立Cluster。
已獲得API-KEY：API-KEY管理。
已安裝最新版SDK：安裝DashVector SDK。

介面定義

Python

Collection.update(
    docs: Union[Doc, List[Doc], Tuple, List[Tuple]],
    partition: Optional[str] = None,
    async_req: False
) -> DashVectorResponse

使用樣本

說明

需要使用您的api-key替換樣本中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替換樣本中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代碼才能正常運行。
本樣本需要參考建立Collection-使用樣本提前建立好名稱為quickstart的Collection。

Python

import dashvector
from dashvector import Doc
import numpy as np

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
collection = client.get(name='quickstart')

更新Doc

Python

# 通過Doc對象update
ret = collection.update(
    Doc(
        id='1',
        vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
    )
)
# 判斷update是否成功
assert ret

# 簡化形式：通過Tuple update
ret = collection.update(
    ('2', [0.1, 0.1, 0.1, 0.1])               # (id, vector)
)

更新帶有Fields的Doc

Python

# update單條資料，並設定Fields Value
ret = collection.update(
    Doc(
        id='3',
        vector=np.random.rand(4),
        fields={
            # 設定建立Collection時預定義的Fileds Value
            'name': 'zhangsan', 'weight':70.0, 'age':30, 
            # 設定Schema-Free的Field & Value
            'anykey1': 'str-value', 'anykey2': 1,
            'anykey3': True, 'anykey4': 3.1415926
        }
    )
)

# update單條資料，並設定Fields Value
ret = collection.update(
    ('4', np.random.rand(4), {'foo': 'bar'})  # (id, vector, fields)
)

批次更新Doc

Python

# 通過Doc對象，批量update 10條資料
ret = collection.update(
    [
        Doc(id=str(i+5), vector=np.random.rand(4)) for i in range(10)
    ]
)

# 簡化形式：通過Tuple，批量update 3條資料
ret = collection.update(
    [
        ('15', [0.2,0.7,0.8,1.3], {'age': 20}),
        ('16', [0.3,0.6,0.9,1.2], {'age': 30}),
        ('17', [0.4,0.5,1.0,1.1], {'age': 40})
    ]                                         # List[(id, vector, fields)]
)

# 判斷批量update是否成功
assert ret

非同步更新Doc

Python

# 非同步批量update 10條資料
ret_funture = collection.update(
    [
        Doc(id=str(i+18), vector=np.random.rand(4), fields={'name': 'foo' + str(i)}) for i in range(10)
    ],
    async_req=True
)
# 等待並擷取非同步update結果
ret = ret_funture.get()

更新帶有Sparse Vector的Doc

Python

ret = collection.update(
    Doc(
        id='28',
        vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
        sparse_vector={1:0.4, 10000:0.6, 222222:0.8}
    )
)

入參描述

參數	類型	預設值	說明
docs	Union[Doc, List[Doc], Tuple, List[Tuple]]	-	更新的資料或資料list
partition（可選）	Optional[str]	None	Partition名稱
async_req（可選）	bool	False	是否非同步

說明

docs參數，vector為非必填項。當類型為Tuple時，可以為(id, vector)或(id, fields)順序，等同於Doc對象。
Doc對象的fields參數，可自由設定“任意”的KeyValue資料，Key必須為str類型，Value必須為str or int or bool or float。
1. 當Key在建立Collection時預先定義過，則Value的類型必須為預定義時的類型
2. 當Key未在建立Collection時預先定義過，則Value的類型可為str or int or bool or float
是否預先定義Fields，可參考Schema Free。

出參描述

說明

返回結果為DashVectorResponse對象，DashVectorResponse對象中可擷取本次操作結果資訊，如下表所示。

欄位	類型	描述	樣本
code	int	傳回值，參考返回狀態代碼說明	0
message	str	返回訊息	success
request_id	str	請求唯一id	19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99
output	List[DocOpResult]	返回更新Doc的結果