如果您已将自己的在线存储区配置为支持嵌入，则可以执行向量相似度搜索以检索在语义上相似或相关的实体（也称为近似最近邻）列表。您可以根据实体 ID 或嵌入进行搜索。
要搜索近似最近邻，首先需要执行以下操作：
通过添加
embedding列，设置 BigQuery 数据源以支持嵌入。（可选）添加过滤和数量上限列。如需了解详情，请参阅数据源准备准则。创建支持嵌入管理的在线存储区实例。如需详细了解如何创建支持嵌入管理的在线存储区实例，请参阅为在线存储区配置嵌入管理。
在创建特征视图时指定
embedding列。如需详细了解如何创建支持嵌入的特征视图，请参阅为特征视图配置矢量检索。
本页面介绍了如何执行以下操作：
检索在线存储区的公共端点域名
当创建和配置用于嵌入管理的在线存储区实例时，Vertex AI Feature Store 会为在线存储区生成公共端点域名。必须先从在线存储区详细信息中检索公共端点域名，然后才能开始从在线存储区中的特征视图搜索最近邻。
使用以下示例检索在线存储区实例的详细信息。
REST
如需检索项目中 FeatureOnlineStore 资源的详细信息，请使用 featureOnlineStores.get 方法发送 GET 请求。
在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
- LOCATION_ID：在线存储区所在的区域，例如
us-central1。 - PROJECT_ID：您的项目 ID。
- FEATUREONLINESTORE_NAME：在线存储区实例的名称。
HTTP 方法和网址：
GET http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME
如需发送请求，请选择以下方式之一：
curl
执行以下命令：
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME"
PowerShell
执行以下命令：
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content
您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：
{
"name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME_1",
"createTime": "2023-09-06T23:25:04.256314Z",
"updateTime": "2023-09-06T23:25:04.256314Z",
"etag": "AMEw9yMgoV0bAsYuKwVxz4Y7lOmxV7riNVHg217KaQAKORqvdqGCrQ1DIt8yHgoGXf8=",
"state": "STABLE",
"dedicatedServingEndpoint": {
"publicEndpointDomainName": "PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME"
},
"optimized": {}
}
您需要来自响应的 PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME 才能在接下来的步骤中检索近似最近邻。
检索嵌入的近似最近邻
使用以下示例可通过指定嵌入来使用嵌入搜索语义相关的实体。
REST
如需搜索嵌入的最近邻，请使用 featureViews.searchNearestEntities 方法发送 POST 请求。
在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
- PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME：您使用
featureOnlineStores.get方法检索的在线存储区实例的公共端点域名。 - PROJECT_ID：您的项目 ID。
- LOCATION_ID：在线存储区实例所在的区域，例如
us-central1。 - FEATUREONLINESTORE_NAME：包含您要在其中搜索近似最近邻匹配项的特征视图的在线存储区实例的名称。
- FEATUREVIEW_NAME：您要在其中搜索近似最近邻匹配项的特征视图的名称。
- EMBEDDING：要为其检索近似最近邻匹配项的嵌入。嵌入由
double值数组表示。 - BOOLEAN（可选）：指定要在响应中包含还是排除实体的特征。如需在响应中添加特征以及实体，请输入
true。默认值为false。 - NEIGHBOR_COUNT：要检索的近似最近邻的数量。
HTTP 方法和网址：
POST http://PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:searchNearestEntities
请求 JSON 正文：
{
"query": {
"embedding": {
"value": EMBEDDING
},
"neighbor_count": NEIGHBOR_COUNT
},
"return_full_entity": BOOLEAN
}
如需发送请求，请选择以下方式之一：
curl
将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"http://PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:searchNearestEntities"
PowerShell
将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "http://PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:searchNearestEntities" | Select-Object -Expand Content
您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：
{
"nearestNeighbors": {
"neighbors": [
{
"entityId": "305281",
"distance": -41.115459442138672
},
{
"entityId": "80280",
"distance": -38.703567504882812
},
{
"entityId": "80280",
"distance":-38.703567504882812
},
{
"entityId": "903779",
"distance": -38.214759826660156
},
{
"entityId": "1008145",
"distance": -36.271354675292969
},
{
"entityId": "606431",
"distance": -34.791431427001953
} ]
}
}
检索实体的近似最近邻
使用以下示例可通过指定实体 ID 来使用嵌入搜索语义相关的实体。
REST
如需搜索实体 ID 的最近邻，请使用 featureViews.searchNearestEntities 方法发送 POST 请求。
在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
- PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME：您使用
featureOnlineStores.get方法检索的在线存储区实例的公共端点域名。 - PROJECT_ID：您的项目 ID。
- LOCATION_ID：在线存储区实例所在的区域，例如
us-central1。 - FEATUREONLINESTORE_NAME：包含您要在其中搜索近似最近邻匹配项的特征视图的在线存储区实例的名称。
- FEATUREVIEW_NAME：您要在其中搜索近似最近邻匹配项的特征视图的名称。
- ENTITY_ID：您要检索其近似最近邻匹配项的实体的实体 ID。
- BOOLEAN（可选）：指定要在响应中包含还是排除实体的特征。如需在响应中添加特征以及实体，请输入
true。默认值为false。 - NEIGHBOR_COUNT：要检索的近似最近邻的数量。
HTTP 方法和网址：
POST http://PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:searchNearestEntities
请求 JSON 正文：
{
"query": {
"entity_id": ENTITY_ID,
"neighbor_count": NEIGHBOR_COUNT
},
"return_full_entity": BOOLEAN
}
如需发送请求，请选择以下方式之一：
curl
将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"http://PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:searchNearestEntities"
PowerShell
将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "http://PUBLIC_ENDPOINT_DOMAIN_NAME/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:searchNearestEntities" | Select-Object -Expand Content
您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：
{
"nearestNeighbors": {
"neighbors": [
{
"entityId": "305281",
"distance": -41.115459442138672
},
{
"entityId": "80280",
"distance": -38.703567504882812
},
{
"entityId": "80280",
"distance":-38.703567504882812
},
{
"entityId": "903779",
"distance": -38.214759826660156
},
{
"entityId": "1008145",
"distance": -36.271354675292969
},
{
"entityId": "606431",
"distance": -34.791431427001953
} ]
}
}