默认情况下,创建 Zilliz Cloud 集群时会同时创建 1 个 Collection,本教程中不会使用它。后面我们创建 Zilliz Cloud Pipelines 时,会自动创建另一个 Collection。请注意,这两个 Collection 不相同。
a. 请先选择创建“Ingestion Pipeline”。
b. 选择刚刚创建的 Serverless 集群,分别输入 Collection 和 Pipeline 名称,点击“添加 function”。
c. 选择INDEX_DOC function,输入function名称,其他参数值保留默认即可,点击“添加”。这个function会将文档切片生成向量。
d. (可选)再次点击“添加 function”。
e. (可选)选择 PRESERVE function,并为其命名,点击“添加”。这个 function 用来保存文档的标签信息。
点击“创建 Deletion 和 Search Pipeline”。
进入 Pipelines 列表页面,点击按钮“▶️”运行 Ingestion Pipeline。
之后,可以在 Playground 界面上或者通过调用 API 来查询数据。
在 Pipeline 列表中找到 “Search Pipeline”并点击右侧的按钮“▶️”运行 Search Pipeline。
在请求中,输入一个问题并点击“运行”。
用 Zilliz Cloud Pipelines 进行元数据过滤就是这么简单!你可以通过布尔表达式针对除向量字段以外的所有标量字段进行条件过滤。
同样,我们也可以通过调用 API 接口来进行搜索,使用 API 过程中,用户需要提供以下两点:
Zilliz API Token
Pipeline ID
我们可以通过集群详情页获取 API Token。
如需获取 Pipeline ID,请先在 Pipelines 列表页找到 Search Pipeline,随后在 Pipeline ID 一栏中复制该 Pipelines 的ID。在调用 API 接口时将 Pipeline ID 粘贴到 URL 中。
import requests, jsonurl = "https://controller.api.gcp-us-west1.zillizcloud.com/v1/pipelines/pipe-xxxx/run"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {TOKEN}",}data = {"data": {"query_text": SAMPLE_QUESTION},"params": {"limit": TOP_K,"offset": 0,# Any of these fields can be used in filter expression."outputFields": ["chunk_text", "chunk_id", "doc_name", "source"],"filter": "doc_name == 'param.html'"}}# Send the POST requestresponse = requests.post(url, headers=headers, json=data)
用 API 进行元数据过滤搜索就是这么简单!如果大家有兴趣了解更多 Zilliz Cloud Pipelines 的使用方法,可以参考 Notebook用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的 RAG 问答机器人,欢迎上手尝试。
本文由 mdnice 多平台发布