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**背景介绍**
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在大多数业务场景中,单纯使用向量进行相似性检索并无法满足业务需求,通常需要在满足特定过滤条件、或者特定的"标签"的前提下,再进行相似性检索。
向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合,在精确满足过滤条件的前提下进行高效的向量检索。
**条件过滤检索示例**
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**说明**
1. 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。
2. 本示例需要参考[新建Collection-使用示例](t2452058.md#hivl6)
### **插入带有Field的数据**
Python
```python
import dashvector
import numpy as np
client = dashvector.Client(
api_key='YOUR_API_KEY',
endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
collection = client.get(name='quickstart')
ret = collection.insert([
('1', np.random.rand(4), {'name':'zhangsan', 'age': 10, 'male': True, 'weight': 35.0}),
('2', np.random.rand(4), {'name':'lisi', 'age': 20, 'male': False, 'weight': 45.0}),
('3', np.random.rand(4), {'name':'wangwu', 'age': 30, 'male': True, 'weight': 75.0}),
('4', np.random.rand(4), {'name':'zhaoliu', 'age': 5, 'male': False, 'weight': 18.0}),
('5', np.random.rand(4), {'name':'sunqi', 'age': 40, 'male': True, 'weight': 70.0})
])
assert ret
```
**说明**
在新建Collection-使用示例中,创建了名称为quickstart的Collection,该Collection定义了3个Field(`{'name': str, 'weight': float, 'age': int}`)。DashVector具有Schema Free的特性,因此可以在插入Do时,随意指定创建Collection时未定义的Field,如上述示例中的`male`Field。
### **通过filter进行条件过滤检索**
Python
```python
import dashvector
client = dashvector.Client(
api_key='YOUR_API_KEY',
endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
collection = client.get(name='quickstart')
# 要求年龄(age)大于18,并且体重(weight)大于65.0的男性(male=true)
docs = collection.query(
[0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
topk=10,
filter = 'age > 18 and weight > 65.0 and male = true'
)
print(docs)
```
**DashVector支持的数据类型**
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当前DashVector支持Python的4种基础数据类型:
* str
* float
* int
* bool
**重要**
Python的int类型可表达无限大小的整数,当前DashVector仅支持32位整数,范围为-2,147,483,648\~2,147,483,647,需要用户自行保证数据未溢出。
**比较运算符**
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通过`Field 比较运算符 常量`的组合生成比较表达式,说明及示例如下:
**成员运算符**
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通过`Field 成员运算符 常量`的组合生成比较表达式,说明及示例如下:
**字符串运算符**
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通过Field 字符串运算符 常量的组合生成匹配表达式,说明及示例如下:
**逻辑运算符**
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逻辑运算符用于组合多个表达式。
**说明**
可通过括号`()`组合逻辑运算符,`()`拥有更高优先级,如:`expr1 and (expr2 or expr3)`,会优先计算`(expr2 or expr3)`
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