Hybrid Search
This operation searches for entities based on vector similarity and scalar filtering and reranks the results using a specified strategy.
该 API 的 Base URL 格式如下:
https://${CLUSTER_ENDPOINT}
- 你需要填入您的 Zilliz Cloud 集群的
${CLUSTER_ENDPOINT}
。 - 您可以参考 Zilliz Cloud 控制台或使用 查看集群详情 V2 来获取集群的 Endpoint.
export CLUSTER_ENDPOINT=""
认证令牌,应为具备适当权限的 API 密钥或用冒号分隔的用户名和密码,如 username:password
。
数据库名称。
Collection 名称。
Partition 名称列表。设置此参数表示搜索仅限于指定的 Partition。否则,搜索会在 Collection 中搜索所有 Partition。
一个 Partition 名称。
搜索参数。
Search parameter for a vector field.
一个向量嵌入列表。Zilliz Cloud 会搜索与指定向量嵌入最相似的向量。
一个向量嵌入。
向量字段名称。
标量过滤条件。
用于分组聚合的字段名称。
当前搜索所使用的度量类型。该值应与目标 Collection 的度量类型相同。
需要返回的 Entity 数量。
需要在搜索结果中跳过的 Entity 数量。
搜索时是否需要忽略 Growing Segment 中的 Entity。
Extra search parameters.
确定最不相似向量的阈值。当设置 metrictype 为 L2 时,请确保该值大于 rangefilter 的值。否则,该值应小于 range_filter 的值。
优化搜索结果的相似度范围。当设置 metric_type 为 IP 或 COSINE 时,请确保该值大于 radius 的值。否则,该值应小于 radius 的值。
重新排序策略。
重新排序策略。
指定重新排序策略的参数。
可调节常数。仅当策略设置为 rrf
时适用。
需要返回的 Entity 总数。 您可以使用此参数与 param 中的 offset 结合使用,实现分页。 此值与 param 中的 offset 之和应小于 16,384。
搜索结果中需要包含的字段列表。
字段名称
export TOKEN="db_admin:xxxxxxxxxxxxx"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/entities/hybrid_search" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "test_collection",
"search": [
{
"data": [
[
0.673437956701697,
0.739243747672878
]
],
"annsField": "float_vector_1",
"limit": 10,
"outputFields": [
"*"
]
},
{
"data": [
[
0.075384179256879,
0.9971545645073111
]
],
"annsField": "float_vector_2",
"limit": 10,
"outputFields": [
"*"
]
}
],
"rerank": {
"strategy": "rrf",
"params": {
"k": 10
}
},
"limit": 3,
"outputFields": [
"user_id",
"word_count",
"book_describe"
]
}'
响应码。
搜索结果。
An entity object.
Returns an error message.
响应码。
错误描述。
{
"code": 0,
"cost": 0,
"data": [
{
"book_describe": "book_105",
"distance": 0.09090909,
"id": 450519760774180800,
"user_id": 5,
"word_count": 105
},
{
"book_describe": "book_246",
"distance": 0.09090909,
"id": 450519760774180900,
"user_id": 46,
"word_count": 246
},
{
"book_describe": "book_367",
"distance": 0.08333333600000001,
"id": 450519760774181060,
"user_id": 67,
"word_count": 367
}
]
}