Orama Vektorsuche Implementierungsschritte
Für die Durchführung einer Vektorsuche (am Beispiel eines 1536-dimensionalen Vektors) sind die folgenden wesentlichen Schritte erforderlich:
- Index-Erstellung::
const vectorIndex = create({
schema: {
name: 'string',
embedding: 'vector[1536]' // 明确定义向量维度
}
}); - Einfügen von Daten::
insert(vectorIndex, {
name: '音频特征向量',
embedding: [0.12, 0.34, ..., 0.98] // 实际1536维数组
}); - Eine Suche durchführen::
const results = search(vectorIndex, {
mode: 'vector', // 必须显式指定搜索模式
similarity: 0.8 // 可选相似度阈值
});
Hinweis: Die Vektordimensionen müssen explizit im Schema definiert werden, und beim Einfügen der Daten sollte sichergestellt werden, dass die Dimensionen konsistent sind. Bei der hybriden Suche kann der Parameter "Gewichte" verwendet werden, um das Verhältnis der Gewichte zwischen Text- und Vektorsuche anzupassen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOrama: eine leistungsstarke Volltext-Suchmaschine für Bücher und VektorenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie implementiert man einen kompletten Workflow für die Vektorsuche mit Orama?
