跳到主要内容

运行 Pipeline
即将作废

This runs a specific pipeline.

POST
/v1/pipeline/{PIPELINE_ID}/run
Base URL

该 API 的 Base URL 格式如下：

https://controller.api.${CLOUD_REGION}.zilliz.com.cn

📘说明
export CLOUD_REGION="ali-cn-hangzhou"
export BASE_URL="https://controller.api.${CLOUD_REGION}.zilliz.com.cn"
参数
Authorizationstringheaderrequired

认证令牌，应为具备适当权限的 API 密钥。

示例值：Bearer {{TOKEN}}
PIPELINE_IDstringpathrequired

从列表 Pipeline API 端点或 Zilliz Cloud 控制台获取的有效 Pipeline ID。

示例值：pipe-xxxxxxxxxxxxxxxxx
请求体application/json

数据摄取参数。

dataoneOfrequired
(待补充)
doc_urlstring必填项

存放在对象存储中的文件 URL。应使用不编码或编码为 UTF-8 的 URL。请确保 URL 在至少一小时内有效。

\{YOUR_PRESERVED_FIELD}string

需要插入的元数据字段。字段名称需与创建当前 Ingestion Pipeline 时通过 PRESERVE 函数定义的字段保持一致。该字段的值需遵循预定义的字段类型。

text_liststring必填项

需要插入的文本或文本列表。

sourcestring

需要插入的元数据字段。字段名称需与创建当前 Ingestion Pipeline 时通过 PRESERVE 函数定义的字段保持一致。该字段的值需遵循预定义的字段类型。

image_urlstring必填项

存放在对象存储中的图片 URL。应使用不编码或编码为 UTF-8 的 URL。请确保 URL 在至少一小时内有效。

image_idstring必填项

存放在对象存储中的图片 ID。

image_titlestring必填项

图片名称。

dataobjectrequired

检索数据。

query_textstring

查询字符串。Zilliz Cloud 会将其转换成对应的向量表示，并在目标 Collection 中进行搜索。适用于 SEARCHTEXT、SEARCHDOCCHUNK 或 SEARCHIMAGEBYTEXT 类型的 Pipeline。

query_image_urlstring

查询图片在对象存储中的 URL。适用于 SEARCHIMAGEBY_IMAGE 类型的 Pipeline。

paramsobjectrequired

检索参数。

limitinteger必填项

需返回的记录数量。

offsetinteger必填项

在检索结果中需跳过的记录数量。

outputFieldsarrayrequired

检索结果中的每条匹配记录需要包含的元数据字段。

[]outputFieldsstring

在创建当前 Pipeline 时通过 PRESERVE 函数定义的有效输出字段。

filterstring必填项

Zilliz Cloud 用于过滤记录的布尔表达式。

dataobjectrequired

删除 Pipeline 请求的负载。

expressionstring必填项

用于过滤记录的布尔表达式。适用于 INDEX_TEXT 类型的 Pipeline。

doc_namestring必填项

待删除的文档名称。您可以根据文档名称删除文档，这会删除该文档的所有分块。适用于 INDEXDOCCHUNK 类型的 Pipeline。

image_idstring必填项

图片 ID。适用于 INDEX_IMAGE 类型的 Pipeline。

export TOKEN="YOUR_API_KEY"
export PIPELINE_ID="pipe-xxxxxxxxxxxxxxxxx"

curl --request POST \
--url "${BASE_URL}/v1/pipeline/${PIPELINE_ID}/run" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "data": {
        "text_list": [
            "Zilliz Cloud is a fully managed vector database and data services, empowering you to unlock the full potential of unstructured data for your AI applications.",
            "It can store, index, and manage massive embedding vectors generated by deep neural networks and other machine learning (ML) models."
        ],
        "source": "Zilliz official website"
    }
}'
export TOKEN="YOUR_API_KEY"
export PIPELINE_ID="pipe-xxxxxxxxxxxxxxxxx"

curl --request POST \
--url "${BASE_URL}/v1/pipeline/${PIPELINE_ID}/run" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "data": {
        "doc_url": "https://storage.googleapis.com/example-bucket/zilliz_concept_doc.md?X-Goog-Algorithm=GOOG4-RSA-SHA256&X-Goog-Credential=example%40example-project.iam.gserviceaccount.com%2F20181026%2Fus-central1%2Fstorage%2Fgoog4_request&X-Goog-Date=20181026T181309Z&X-Goog-Expires=900&X-Goog-SignedHeaders=host&X-Goog-Signature=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",
        "publish_year": 2023
    }
}'
export TOKEN="YOUR_API_KEY"
export PIPELINE_ID="pipe-xxxxxxxxxxxxxxxxx"

curl --request POST \
--url "${BASE_URL}/v1/pipeline/${PIPELINE_ID}/run" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "data": {
        "image_id": "my-img-123456",
        "image_url": "xxx",
        "image_title": "A cute yellow cat"
    }
}'
响应200 - application/json
codeinteger

响应码。

dataoneOf

响应负载。

当 Pipeline 为 Text Ingestion 类型时的返回结果。

num_entitiesinteger

已添加到目标 Collection 中的文本字符串数量。

idsarray

已添加到目标 Collection 中的文本字符串对应的 Entity ID。

[]idsinteger

已添加到目标 Collection 中的某个文本字符串对应的 Entity ID。

usageobject

Token 使用统计信息。

embeddinginteger

将文本字符串转换为向量表示所使用的 token 数量。

响应负载。

num_chunksinteger

文件分块数量。

doc_namestring

分块所属文件名称（带扩展名）。

usageobject

Token 使用统计。

embeddinginteger

将文件分场转换成向量表示所使用的 token 数量。

当 Pipeline 为 Image Ingestion 类型时的返回结果。

num_entitiesinteger

已添加的图片数量。

usageobject

Token 使用统计信息。

embeddingstring

将图片转换为向量表示所使用的 token 数量。

codeinteger

响应码。

dataobject

响应负载。

resultsoneOf

当 Pipeline 为 Search 类型时的返回结果。

返回文档 Pipeline 检索结果，为一个对象数组。

返回文本 Pipeline 检索结果，为一个对象数组。

返回图片 Pipeline 检索结果，为一个对象数组。

usageobject

Token 使用统计。

embeddinginteger

将查询字符串转换成向量表示所使用的 token 数量。

rerankinteger

对检索结果重新排序所使用的 token 数量。

codestring

响应码。

dataobject

当 Pipeline 为 Deletion 类型时的返回结果。

num_deleted_chunksinteger必填项

已删除文档。如果删除 Pipeline 中携带了某个文档名称，Zilliz Cloud 会删除该文档的所有分块。

num_deleted_entitiesinteger

已删除 Entity 数量。

返回错误消息。

codeinteger

响应码。

messagestring

错误描述。

{
    "code": 200,
    "data": {
        "num_entities": 2,
        "usage": {
            "embedding": 63
        },
        "ids": [
            450524927755105900,
            450524927755105900
        ]
    }
}
{
    "code": 200,
    "data": {
        "doc_name": "zilliz_concept_doc.md",
        "usage": {
            "embedding": 1241
        },
        "num_chunks": 3
    }
}
{
    "code": 200,
    "data": {
        "num_entities": 1,
        "usage": {
            "embedding": 1
        }
    }
}