Consultar o índice público para encontrar os vizinhos mais próximos

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

O publicEndpointDomainName listado abaixo pode ser encontrado em Implantar.

  $ 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}]}'
  

Este exemplo de curl demonstra como realizar chamadas de clientes http(s), embora o endpoint público dê suporte ao protocolo duplo para RESTful e 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

Use estas instruções para consultar um índice implantado em um endpoint público pelo console.

1. Na seção Vertex AI do console do Google Cloud, acesse a seção Implantar e usar. Selecione Pesquisa de vetor

   Acessar a Vector Search

2. Selecione o índice que você quer consultar. A página Informações do índice é aberta.
3. Role para baixo até a seção Índices implantados e selecione o índice implantado que você quer consultar. A página Informações do índice implantado é aberta.
4. Na seção Índice de consulta, selecione os parâmetros de consulta. A consulta pode ser feita por um vetor ou por um ponto de dados específico.
5. Execute a consulta com o comando curl fornecido ou com o Cloud Shell.
6. Se for usar o Cloud Shell, selecione Executar no Cloud Shell.
7. Executar no Cloud Shell
8. Os resultados retornam os vizinhos mais próximos.