企业官网建设流程全解析

使用示例

说明

需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代码才能正常运行。

创建单向量集合

Shell

# 创建一个名称为quickstart、向量维度为4、 # 向量数据类型为float（默认值）、 # 距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection # 并预先定义八个Field，名称为name、weight、age、id、tags、numbers、bankCards、grades，数据类型分别为string、float、int、long、ARRAY_STRING、ARRAY_INT、ARRAY_LONG、ARRAY_FLOAT curl -XPOST \ -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "name": "quickstart", "dimension": 4, "metric": "dotproduct", "fields_schema": { "name": "STRING", "age": "INT", "weight": "FLOAT", "id": "LONG", "tags":"ARRAY_STRING", "numbers":"ARRAY_INT", "bankCards":"ARRAY_LONG", "grades":"ARRAY_FLOAT" } }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections # example output: # {"request_id":"19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99","code":0,"message":""}

创建多向量集合

curl -XPOST \ -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "name": "multi_vector_demo", "vectors_schema": { "title": { "dimension": 4 }, "content": { "dimension": 6, "metric": "dotproduct" } }, "sparse_vectors_schema": { "abstruct": { "metric": "dotproduct" }, "keywords": { "metric": "dotproduct" } # 稀疏向量索引目前仅支持内积度量，dimension/dtype使用默认值无需设置 }, "fields_schema": { "author": "STRING" } }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections # example output: # {"request_id":"819b6ffe-bf44-42a4-8efa-a53a93d93bcd","code":0,"message":""}

入参描述

说明

• 创建Collection时预先定义Fields的收益见Schema Free

• 量化策略详情可参考向量动态量化

出参描述