Filtra coincidencias de vectores

En Vector Search, puedes restringir las búsquedas de coincidencia de vectores a un subconjunto del índice mediante reglas booleanas. Los predicados booleanos le indican a Vector Search qué vectores del índice debe ignorar. En esta página, aprenderás cómo funciona el filtrado, verás ejemplos y formas de consultar de manera eficiente tus datos según la similitud vectorial.

Con Vector Search, puedes restringir los resultados por restricciones categóricas y numéricas. Agregar restricciones o “filtrar” los resultados de índice es útil por varias razones, como los siguientes ejemplos:

• Relevancia de los resultados mejorada: Búsqueda de vectores es una herramienta potente para encontrar elementos semánticamente similares. El filtrado se puede usar para quitar los resultados irrelevantes de los resultados de la búsqueda, como los elementos que no están en el idioma, la categoría, el precio o el período correctos.

• Cantidad reducida de resultados: Búsqueda de vectores puede mostrar una gran cantidad de resultados, especialmente para grandes conjuntos de datos. El filtrado se puede usar para reducir la cantidad de resultados a un número más manejable y, al mismo tiempo, mostrar los resultados más relevantes.

• Resultados segmentados: Se puede usar el filtro para personalizar los resultados de la búsqueda según las necesidades y preferencias individuales del usuario. Por ejemplo, es posible que un usuario desee filtrar los resultados para incluir solo los elementos que calificó con anterioridad o que se encuentren en un rango de precios específico.

Atributos vectoriales

En una búsqueda de similitud de vectores basada en una base de datos de vectores, cada vector se describe mediante cero o más atributos. Estos atributos se conocen como tokens para restricciones de tokens y valores para restricciones numéricas. Estas restricciones se pueden aplicar desde cada una de varias categorías de atributos, también conocidas como espacios de nombres.

En la siguiente aplicación de ejemplo, los vectores se etiquetan con un color, un price y un shape:

• color, price y shape son espacios de nombres.
• red y blue son tokens del espacio de nombres color.
• square y circle son tokens del espacio de nombres shape.
• 100 y 50 son valores del espacio de nombres price.

Especifica atributos vectoriales

• Para especificar un “círculo rojo”, usa {color: red}, {shape: circle}.
• Para especificar un "cuadrado rojo o azul", usa {color: red, blue}, {shape: square}.
• Para especificar un objeto sin color, omite el espacio de nombres “color” en el campo restricts.
• A fin de especificar restricciones numéricas para un objeto, anota el espacio de nombres y el valor en el campo apropiado para el tipo. El valor int debe especificarse en value_int, el valor flotante debe especificarse en value_float y el valor doble debe especificarse en value_double. Solo se debe usar un tipo de número para un espacio de nombres determinado.

Si deseas obtener información sobre el esquema que se usa para especificar estos datos, consulta Especifica los espacios de nombres y tokens en los datos de entrada.

Consultas

• Las consultas expresan un operador lógico AND entre los espacios de nombres y un operador lógico OR dentro de cada espacio de nombres. Una consulta que especifica {color: red, blue}, {shape: square, circle} coincide con todos los puntos de base de datos que satisfacen (red || blue) && (square || circle).
• Una consulta que especifica {color: red}, coincide con todos los objetos red de cualquier tipo, sin restricciones en shape.
• Las restricciones numéricas en las consultas requieren namespace, uno de los valores numéricos de value_int, value_float y value_double, y el operador op.
• El operador op es uno de LESS, LESS_EQUAL, EQUAL, GREATER_EQUAL y GREATER. Por ejemplo, si se usa el operador LESS_EQUAL, los puntos de datos son aptos si su valor es menor o igual que el que se usa en la consulta.

En los siguientes ejemplos de código se identifican atributos de vector en la aplicación de ejemplo:

[
  {
    "namespace": "price",
    "value_int": 20,
    "op": "LESS"
  },
  {
    "namespace": "length",
    "value_float": 0.3,
    "op": "GREATER_EQUAL"
  },
  {
    "namespace": "width",
    "value_double": 0.5,
    "op": "EQUAL"
  }
]

Lista de bloqueo

Para habilitar situaciones más avanzadas, Google admite una forma de negación conocida como tokens de lista de bloqueo. Cuando una consulta incluye un token de la lista de bloqueo, se excluyen las coincidencias de cualquier dato que tenga este token. Si un espacio de nombres de consulta solo tiene tokens de lista de bloqueo, todos los puntos que no se encuentran en la lista de bloqueo de forma explícita, coinciden de la misma manera que un espacio de nombres vacío coincide con todos los puntos.

Los puntos de datos también pueden incluir en la lista de bloqueo un token, sin incluir las coincidencias con cualquier consulta que especifique ese token.

Por ejemplo, define los siguientes datos con los tokens especificados:

A: {}                  // empty set matches everything
B: {red}               // only a 'red' token
C: {blue}              // only a 'blue' token
D: {orange}            // only an 'orange' token
E: {red, blue}         // multiple tokens
F: {red, !blue}        // deny the 'blue' token
G: {red, blue, !blue}  // An unlikely edge-case
H: {!blue}             // deny-only (similar to empty-set)

El sistema se comporta de la siguiente manera:

• Los espacios de nombres de consulta vacíos son comodines para coincidir con todos. Por ejemplo, Q:{} coincide con DB:{color:red}.

• Los espacios de nombres de puntos de datos vacíos no son comodines coincidentes. Por ejemplo, Q:{color:red} no coincide con DB:{}.

  

Especifica espacios de nombres y tokens o valores en los datos de entrada

Para obtener información sobre cómo estructurar tus datos de entrada de forma general, consulta Formato y estructura de los datos de entrada.

En las siguientes pestañas, se muestra cómo especificar los espacios de nombres y los tokens asociados con cada vector de entrada.

[
  {
    "id": "42",
    "embedding": [
      0.5,
      1
    ],
    "restricts": [
      {
        "namespace": "class",
        "allow": [
          "cat",
          "pet"
        ]
      },
      {
        "namespace": "category",
        "allow": [
          "feline"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "id": "43",
    "embedding": [
      0.6,
      1
    ],
    "sparse_embedding": {
      "values": [
        0.1,
        0.2
      ],
      "dimensions": [
        1,
        4
      ]
    },
    "restricts": [
      {
        "namespace": "class",
        "allow": [
          "dog",
          "pet"
        ]
      },
      {
        "namespace": "category",
        "allow": [
          "canine"
        ]
      }
    ]
  }
]

[
  {
    "id": "42",
    "embedding": [
      0.5,
      1
    ],
    "numeric_restricts": [
      {
        "namespace": "size",
        "value_int": 3
      },
      {
        "namespace": "ratio",
        "value_float": 0.1
      }
    ]
  },
  {
    "id": "43",
    "embedding": [
      0.6,
      1
    ],
    "sparse_embedding": {
      "values": [
        0.1,
        0.2
      ],
      "numeric_restricts": [
        {
          "namespace": "weight",
          "value_double": 0.3
        }
      ]
    }
  }
]

{
  "type": "record",
  "name": "FeatureVector",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "string"
    },
    {
      "name": "embedding",
      "type": {
        "type": "array",
        "items": "float"
      }
    },
    {
      "name": "sparse_embedding",
      "type": [
        "null",
        {
          "type": "record",
          "name": "sparse_embedding",
          "fields": [
            {
              "name": "values",
              "type": {
                "type": "array",
                "items": "float"
              }
            },
            {
              "name": "dimensions",
              "type": {
                "type": "array",
                "items": "long"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "name": "restricts",
      "type": [
        "null",
        {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "record",
            "name": "Restrict",
            "fields": [
              {
                "name": "namespace",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "allow",
                "type": [
                  "null",
                  {
                    "type": "array",
                    "items": "string"
                  }
                ]
              },
              {
                "name": "deny",
                "type": [
                  "null",
                  {
                    "type": "array",
                    "items": "string"
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        }
      ]
    },
    {
      "name": "numeric_restricts",
      "type": [
        "null",
        {
          "type": "array",
          "items": {
            "name": "NumericRestrict",
            "type": "record",
            "fields": [
              {
                "name": "namespace",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "value_int",
                "type": [ "null", "int" ],
                "default": null
              },
              {
                "name": "value_float",
                "type": [ "null", "float" ],
                "default": null
              },
              {
                "name": "value_double",
                "type": [ "null", "double" ],
                "default": null
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "default": null
    },
    {
      "name": "crowding_tag",
      "type": [
        "null",
        "string"
      ]
    }
  ]
}

¿Qué sigue?

• Obtén información sobre cómo consultar tus índices para encontrar sus vecinos más cercanos.