Search, Query 和 Get
本章介绍了如何在 的 collection 中执行相似性搜索(search)和标量查询(query)。
Single-Vector Search [READ MORE]
数据插入后,接下来是发起 search 请求,寻找与查询向量相似的向量。Single-vector search 通过比较查询向量与 collection 中的其他向量,找出与之最相似的 entity,返回 entity ID 及相互间的距离。Single-vector search 也支持返回向量数据和元数据。
Hybrid Search [READ MORE]
在 Zilliz Cloud 中,我们引入了多向量支持与 hybrid search 框架,支持在单一 collection 内整合多个向量字段。不同的向量字段能够承载不同维度或类型的 embedding 模型,或描述同一 entity 的多模态数据,极大地提升了信息的丰富性和多样性。多向量和 hybrid search 功能在综合搜索场景中尤为突出,例如,它能够基于图片、声音、指纹等多种属性,在向量库中精准定位到最相似的个体,为用户提供更全面、更精准的搜索体验。
Get 和 Scalar Query [READ MORE]
本指南介绍如何通过 ID 获取(get) entity 并执行标量查询(scalar query)。Scalar query 是指可以根据指定的过滤条件筛选匹配的 entity。
使用 Iterators [READ MORE]
Zilliz Cloud 支持在 search 和 query 操作时使用 iterator,这适用于包含大量 entity 的 search 或 query 结果。使用 iterator 可以帮助您进行分页浏览。