O objetivo da API Query é recuperar objetos de dados de uma coleção usando um filtro. Isso é semelhante a consultar uma tabela de banco de dados e usar uma cláusula SQL
WHERE. Você também pode usar a agregação para receber uma contagem de objetos de dados que correspondem a um filtro.
Linguagem de expressão de filtro
Além da funcionalidade de pesquisa KNN/ANN, a Pesquisa de vetor 2.0 oferece recursos de consulta versáteis usando uma linguagem de consulta personalizada. A linguagem de consulta é explicada na tabela a seguir.
| Filtro | Descrição | Tipos compatíveis | Exemplo |
|---|---|---|---|
| $eq | Corresponde a objetos de dados com valores de campo iguais a um valor especificado. | Número, string, booleano | {"genre": {"$eq": "documentary"}} |
| $ne | Corresponde a objetos de dados com valores de campo que não são iguais a um valor especificado. | Número, string, booleano | {"genre": {"$ne": "drama"}} |
| $gt | Corresponde a objetos de dados com valores de campo maiores que um valor especificado. | Número | {"year": {"$gt": 2019}} |
| $gte | Faz correspondência com objetos de dados com valores de campo maiores ou iguais a um valor especificado. | Número | {"year": {"$gte": 2020}} |
| $lt | Corresponde a objetos de dados com valores de campo menores que um valor especificado. | Número | {"year": {"$lt": 2020}} |
| $lte | Faz correspondência com objetos de dados que têm valores de campo menores ou iguais a um valor especificado. | Número | {"year": {"$lte": 2020}} |
| $in | Corresponde a objetos de dados com valores de campo que estão em uma matriz especificada. | String | {"genre": {"$in": ["comedy", "documentary"]}} |
| $nin | Corresponde a objetos de dados com valores de campo que não estão em uma matriz especificada. | String | {"genre": {"$nin": ["comedy", "documentary"]}} |
| $and | Combina cláusulas de consulta com um AND lógico. | - | {"$and": [{"genre": {"$eq": "drama"}}, {"year": {"$gte": 2020}}]} |
| $or | Combina cláusulas de consulta com um OR lógico. | - | {"$or": [{"genre": {"$eq": "drama"}}, {"year": {"$gte": 2020}}]} |
| $all | Seleciona os documentos em que o valor da matriz de um campo contém todos os valores especificados. | - | {"colors": {"$all": ["red", "blue"]}} |
Consultar coleções
O exemplo a seguir demonstra como usar um filtro para consultar objetos de dados
em uma coleção com o 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)
Para realizar uma agregação, use o endpoint aggregate e especifique o tipo de agregação no corpo da solicitação.
O exemplo a seguir demonstra como contar todos os objetos de dados em uma
coleção com o 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)
A seguir
- Saiba como pesquisar objetos de dados.