Esecuzione di query sulle raccolte per gli oggetti dati

Lo scopo dell'API Query è recuperare oggetti dati da una raccolta utilizzando un filtro. È simile all'esecuzione di query su una tabella di database e all'utilizzo di una clausola SQL WHERE. Puoi anche utilizzare l'aggregazione per ottenere un conteggio degli oggetti dati che corrispondono a un filtro.

Linguaggio dell'espressione di filtro

Oltre alla funzionalità di ricerca KNN/ANN, Vector Search 2.0 offre funzionalità di query versatili utilizzando un linguaggio di query personalizzato. Il linguaggio di query è spiegato nella tabella seguente.

Filtro Descrizione Tipi supportati Esempio
$eq Trova gli oggetti dati con valori dei campi uguali a un valore specificato. Numero, stringa, booleano {"genre": {"$eq": "documentary"}}
$ne Corrisponde agli oggetti dati con valori di campo non uguali a un valore specificato. Numero, stringa, booleano {"genre": {"$ne": "drama"}}
$gt Trova gli oggetti dati con valori dei campi maggiori di un valore specificato. Numero {"year": {"$gt": 2019}}
$gte Corrisponde agli oggetti dati con valori dei campi maggiori o uguali a un valore specificato. Numero {"year": {"$gte": 2020}}
$lt Corrisponde agli oggetti dati con valori di campo inferiori a un valore specificato. Numero {"year": {"$lt": 2020}}
$lte Corrisponde agli oggetti dati con valori di campo minori o uguali a un valore specificato. Numero {"year": {"$lte": 2020}}
$in Corrisponde agli oggetti dati con valori di campo in una matrice specificata. Stringa {"genre": {"$in": ["comedy", "documentary"]}}
$nin Corrisponde agli oggetti dati con valori dei campi non presenti in un array specificato. Stringa {"genre": {"$nin": ["comedy", "documentary"]}}
$and Combina le clausole della query con un operatore logico AND. - {"$and": [{"genre": {"$eq": "drama"}}, {"year": {"$gte": 2020}}]}
$or Combina le clausole della query con un operatore logico OR. - {"$or": [{"genre": {"$eq": "drama"}}, {"year": {"$gte": 2020}}]}
$all Seleziona i documenti in cui il valore dell'array di un campo contiene tutti i valori specificati. - {"colors": {"$all": ["red", "blue"]}}

Esecuzione di query sulle raccolte

Il seguente esempio mostra come utilizzare un filtro per eseguire query sugli oggetti dati in una raccolta con l'ID COLLECTION_ID.

REST

# Query Data Objects
curl -X POST \
'https://vectorsearch.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/COLLECTION_ID/dataObjects:query' \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "page_size": 10,
    "page_token": "",
    "filter": {
      "$or": [
        {
          "director": {
            "$eq": "Akira Kurosawa"
          }
        },
        {
          "$and": [
            {
              "director": {
                "$eq": "David Fincher"
              }
            },
            {
              "genre": {
                "$ne": "Thriller"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    },
    "output_fields": {
      "data_fields": "*",
      "vector_fields": "*",
      "metadata_fields": "*"
    }
  }'

Python

from google.cloud import vectorsearch_v1beta

# Create the client
data_object_search_service_client = vectorsearch_v1beta.DataObjectSearchServiceClient()

# Initialize request
request = vectorsearch_v1beta.QueryDataObjectsRequest(
    parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/COLLECTION_ID",
    filter={
        "$or": [
            {"director": {"$eq": "Akira Kurosawa"}},
            {
                "$and": [
                    {"director": {"$eq": "David Fincher"}},
                    {"genre": {"$ne": "Thriller"}},
                ]
            },
        ]
    },
)

# Make the request
page_result = data_object_search_service_client.query_data_objects(request=request)

# Handle the response
for response in page_result:
    print(response)

Per eseguire un'aggregazione, utilizza l'endpoint aggregate e specifica il tipo di aggregazione nel corpo della richiesta.

L'esempio seguente mostra come conteggiare tutti gli oggetti dati in una raccolta con l'ID COLLECTION_ID.

REST

curl -X POST \
'https://vectorsearch.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/COLLECTION_ID/dataObjects:aggregate' \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "aggregate": "count"
  }'

Python

from google.cloud import vectorsearch_v1beta

# Create the client
data_object_search_service_client = vectorsearch_v1beta.DataObjectSearchServiceClient()

# Initialize request
request = vectorsearch_v1beta.AggregateDataObjectsRequest(
    parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/COLLECTION_ID",
    aggregate="COUNT",
)

# Make the request
response = data_object_search_service_client.aggregate_data_objects(request=request)

# Handle the response
print(response)

Passaggi successivi