向量过滤搜索

数据操作查询

向量过滤搜索

Python API Reference Node.js API Reference

你可以将向量搜索与标量过滤器结合使用，将结果限制在 Document 的子集中 — 就像为相似度搜索添加一个 WHERE 子句。

前提条件

本指南假设你：

已经打开了一个 collection 实例。
熟悉向量查询和条件过滤。

执行向量过滤搜索

要将向量相似度搜索与过滤器结合，请同时将向量查询规范和 filter 表达式传递给 query() 方法。

向量过滤相似度搜索

import zvec

result = collection.query(
    zvec.VectorQuery(  
        field_name="dense_embedding",
        vector=[0.1] * 768,  # 请替换为真实的 Embedding
    ),
    filter="publish_year > 1936",  # 仅考虑 1936 年之后出版的书籍
    topk=10,
)
print(result)

这将返回满足 publish_year > 1936 条件的前 10 个最相似 Document，按相似度评分排序。