Interroger l'index public pour obtenir les voisins les plus proches

Python

def vector_search_find_neighbors(
    project: str,
    location: str,
    index_endpoint_name: str,
    deployed_index_id: str,
    queries: List[List[float]],
    num_neighbors: int,
) -> None:
    """Query the vector search index.

    Args:
        project (str): Required. Project ID
        location (str): Required. The region name
        index_endpoint_name (str): Required. Index endpoint to run the query
        against.
        deployed_index_id (str): Required. The ID of the DeployedIndex to run
        the queries against.
        queries (List[List[float]]): Required. A list of queries. Each query is
        a list of floats, representing a single embedding.
        num_neighbors (int): Required. The number of neighbors to return.
    """
    # Initialize the Vertex AI client
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    # Create the index endpoint instance from an existing endpoint.
    my_index_endpoint = aiplatform.MatchingEngineIndexEndpoint(
        index_endpoint_name=index_endpoint_name
    )

    # Query the index endpoint for the nearest neighbors.
    resp = my_index_endpoint.find_neighbors(
        deployed_index_id=deployed_index_id,
        queries=queries,
        num_neighbors=num_neighbors,
    )
    print(resp)

Curl

L'élément publicEndpointDomainName répertorié ci-dessous se trouve à l'adresse Deploy (Déployer).

  $ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" http://1957880287.us-central1-181224308459.vdb.vertexai.goog/v1/projects/181224308459/locations/us-central1/indexEndpoints/3370566089086861312:findNeighbors -d '{deployed_index_id: "test_index_public1", queries: [{datapoint: {datapoint_id: "0", feature_vector: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}, neighbor_count: 5}]}'
  

Cet exemple curl montre comment appeler à partir de clients http(s), bien que le point de terminaison public soit compatible avec le double protocole pour RESTful et grpc_cli.

  $ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" http://1957880287.us-central1-181224308459.vdb.vertexai.goog/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/indexEndpoints/${INDEX_ENDPOINT_ID}:readIndexDatapoints -d '{deployed_index_id:"test_index_public1", ids: ["606431", "896688"]}'
  

Console

Suivez ces instructions pour interroger un index déployé sur un point de terminaison public depuis la console.

1. Dans la section Vertex AI de la console Google Cloud, accédez à la section Déployer et utiliser. Sélectionnez Vector Search.

   Accédez à Vector Search.

2. Sélectionnez l'index que vous souhaitez interroger. La page Informations sur l'index s'affiche.
3. Faites défiler la page jusqu'à la section Index déployés et sélectionnez celui que vous souhaitez interroger. La page Informations sur l'index déployé s'affiche.
4. Dans la section Interroger l'index, sélectionnez les paramètres de votre requête. Vous pouvez choisir d'effectuer une requête par vecteur ou par point de données spécifique.
5. Exécutez la requête à l'aide de la commande curl fournie ou en l'exécutant avec Cloud Shell.
6. Si vous utilisez Cloud Shell, sélectionnez Exécuter dans Cloud Shell.
7. Exécutez dans Cloud Shell.
8. Les résultats renvoient les voisins les plus proches.