パブリック インデックスをクエリして最近傍を取得する

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

下記の publicEndpointDomainName は、デプロイにあります。

  $ 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}]}'
  

この curl の例は、http(s) クライアントから呼び出す方法を示していますが、パブリック エンドポイントは RESTful と grpc_cli のデュアル プロトコルをサポートしています。

  $ 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"]}'
  

コンソール

パブリック エンドポイントにデプロイされたインデックスをコンソールからクエリするには、次の手順を実施します。

1. Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[デプロイと使用] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。

   [ベクトル検索] に移動

2. クエリを実行するインデックスを選択します。[インデックスの情報] ページが開きます。
3. [デプロイされたインデックス] セクションまで下にスクロールし、クエリを実行するデプロイされたインデックスを選択します。[デプロイされるインデックスの情報] ページが開きます。
4. [インデックスのクエリ] セクションから、クエリ パラメータを選択します。ベクトルや特定のデータポイントでクエリを実行できます。
5. 指定された curl コマンドを使用して、または Cloud Shell を使用して実行し、クエリを実行します。
6. Cloud Shell を使用する場合は、[Cloud Shell で実行] を選択します。
7. Cloud Shell で実行します。
8. 結果として最近傍が返されます。