vector_search 函数

适用于： Databricks SQL

使用 vector_search() 函数，可以使用 SQL 查询 Mosaic AI 矢量搜索索引。

要求

• 此函数在经典 SQL 仓库中不可用。

• 此函数已在支持 Mosaic AI 矢量搜索的区域开放。

语法

在 Databricks Runtime 15.3 及更高版本中，使用 query_text 或 query_vector 指定要在索引中搜索的内容。

SELECT * FROM vector_search(
  index,
  { query_text | query_vector },
  [ num_results ]
)

在 Databricks Runtime 15.2 及更低版本中，用于 query 指定要在索引中搜索的内容。

SELECT * FROM vector_search(
  index, query, num_results
)

参数

所有参数都必须按名称传递，例如vector_search(index => indexName, query_text => queryText)。

• index：STRING常量，同一工作区中现有矢量搜索索引的完全限定名称，用于调用。 定义者必须具有 Select 对索引的权限。

• 使用以下项之一指定要在索引中搜索的表达式：

  • 对于 Databricks Runtime 15.3 或更高版本，使用 query_text 在 Delta Sync Index 的嵌入源列中搜索特定文本字符串。 查询必须是一个用于在索引中搜索字符串的 STRING 表达式。
  • 对于 Databricks Runtime 15.3 或更高版本，使用 query_vector 在 Delta 同步索引的嵌入矢量列中搜索特定矢量。 当使用自管理矢量搜索增量同步索引时，需要此参数。 查询必须是索引中需要搜索的嵌入矢量的ARRAY<FLOAT>、ARRAY<DOUBLE>或ARRAY<DECIMAL(_, _)>表达式。
  • 在 Databricks Runtime 15.2 或更低版本中，使用 query 指定要在索引中搜索的字符串。

• num_results（可选）：整数常量，要返回的最大记录数。 默认值为 10。

• query_type（可选）：要对矢量搜索索引执行的搜索类型。 默认为 ANN 未显式指定。

  • query_type ANN 如果是，则必须指定或query_textquery_vector必须指定以执行近似近邻搜索或相似性搜索。
  • 如果为query_typeHYBRID，query_text则必须指定。 可以同时 query_text 指定混合搜索和 query_vector 混合搜索。 此实例中的混合搜索意味着相似性搜索和关键字搜索的组合，其中关键字搜索使用文本文本作为目标。

下表总结了在使用嵌入模型使用 Delta Sync 索引时 可以使用哪些参数：

下表描述了在不使用嵌入模型的情况下使用 Delta 同步索引时 可以使用的不同方案和参数：

返回

索引中排名靠前的匹配记录的表。 包含索引的所有列。

示例

以下部分显示不同索引搜索的示例 SQL 查询。

混合搜索查询

以下混合搜索示例合并了以下搜索类型，以在矢量搜索索引的文本或元数据中查找提供的字词：

• 矢量相似性搜索：查找类似语义含义 Wi-Fi issues。
• 关键字搜索：查找 Wi-Fi issues LMP-9R2 关键字索引。

SELECT * FROM vector_search(
  index => 'main.support_docs.index',
  query_text => 'Wi-Fi issues LMP-9R2',
  query_type => 'HYBRID',
  num_results => 3)

下面的混合搜索示例同时指定 query_text 术语和 query_vector 术语 Wi-Fi issues LMP-9R2。 在此示例中，关键字搜索对公司特有的专有术语（如在本例中为“LMP-9R2”）表现更好，而通常在公共数据集上训练的矢量搜索无法识别类似于“LMP-9R2”的术语。

SELECT * FROM vector_search(
  index => 'main.support_docs.index',
  query_text => 'Wi-Fi issues LMP-9R2',
  query_vector => array( 0.0213, 0.1045, 0.0871, 0.0562, 0.1459, ... 0.0131),-- a self computed embedding of the `query_text` param
  query_type => 'HYBRID',
  num_results => 3 )

使用嵌入源列对索引进行文本查询

搜索产品 SKU 的索引，以按名称查找类似产品。 以下示例使用 query_text，该代码仅在 Databricks Runtime 15.3 及更高版本中受支持。 对于 Databricks Runtime 15.2 及更低版本，请使用 query 而不是 query_text。

SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query_text => "iphone", num_results => 2)

以下示例使用 LATERAL 子查询同时搜索多个词。

SELECT
  query_txt,
  query_id,
  search.*
FROM
  query_table,
  LATERAL(
SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query_text => query_txt, num_results => 2)
  ) as search

使用嵌入源列对索引进行文本查询

使用预先计算的嵌入搜索图像索引，以通过嵌入查找类似图像。 以下示例使用 query_vector，该代码仅在 Databricks Runtime 15.3 及更高版本中受支持。 对于 Databricks Runtime 15.2 及更低版本，请使用 query 而不是 query_vector。

SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query_vector => ARRAY(0.45, -0.35, 0.78, 0.22), num_results => 3)

SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query_vector => ARRAY(0.45F, -0.35F, 0.78F, 0.22F), num_results => 3)

SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query_vector => ARRAY(0.45D, -0.35D, 0.78D, 0.22D), num_results => 3)

以下示例使用 LATERAL 子查询同时搜索多个词。

SELECT
  query_embedding,
  search.*
FROM
  query_table,
  LATERAL(
SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query_vector => image_embedding, num_results => 1)
  ) as search

限制

预览期间存在以下限制：

• 不支持查询DIRECT_ACCESS索引类型。
• 不支持输入参数filters_json或columns。
• 不支持num_results 大于 100 的矢量搜索。
• vector_search 不能与使用 Foundation Model API 预置吞吐量的模型服务终结点一起使用。