假设我有两个索引，其模式如下。
SCHEMA = [
TextField("id"),
VectorField("embedding", "FLAT", {"TYPE": "FLOAT32", "DIM": 768, "DISTANCE_METRIC": "COSINE"}),
]字符串
每个索引中有两个已知ID。是否可以从Redis中检索这两个对象之间的向量相似性得分？下面是一些python代码示例，说明文档如何近似描述查询。
query = ???
query_vector = redis.hget(key="embedding", name="products:23")
results = redis.ft("services").search(query, query_params={"vector": query_vector})型
1条答案
按热度按时间cedebl8k1#
如果你知道你想得到哪两个文件之间的距离，我能想到的最好的方法是
1.获取其中一个文档的嵌入。
1.执行一个混合查询，只对第二个文档进行预过滤
要实现第二步，您可以尝试为每个文档（如文档名本身）设置一些具有唯一值的字段（例如标记或数字），并在执行KNN查询之前查找它。
也可以尝试使用INKEYS查询参数将搜索限制为仅搜索第二个文档。在文档中：
INKEYS {num} {attribute} ...将结果限制为列表中指定的给定键集。第一个参数必须是列表的长度，并且大于零。除非所有键都不存在，否则将忽略不存在的键。最后，redisearch中的混合查询使用启发式来决定以何种方式执行查询。如果您确定预过滤器通过了单个文档，则可以为查询指定策略，而不是使用启发式方法来确保它将使用
AD-HOC BROUT FORCE，这将获取通过过滤器的文档并直接将其与查询进行比较，而不是将查询乘以整个数据集的一般平面方式（如您的示例中的FLAT索引）。启发式算法可能会自动选择这种方式，但您可以通过向查询添加HYBRID_POLICY参数来强制执行ad-hoc：字符串
最后一点：你可能想考虑，在你只寻找两个向量之间的距离的情况下，简单地
HGET两个嵌入，并使用bumpy或任何其他库在本地执行乘法。希望有帮助！