KnnVectorQuery使用数值向量进行近似最近邻查询，可以在大规模数据集中找到最相似的数据项。
前提条件
已初始化OTSClient。具体操作，请参见初始化Tablestore Client。
已创建数据表并写入数据。具体操作，请参见创建数据表和写入数据。
已在数据表上创建多元索引并配置向量字段。具体操作，请参见创建多元索引。
注意事项
表格存储Java SDK从5.17.0版本开始支持向量检索功能，请确保已安装正确的表格存储Java SDK版本。
说明关于Java SDK历史迭代版本的更多信息，请参见Java SDK历史迭代版本。
向量字段类型的个数、维度等存在限制。更多信息，请参见多元索引限制。
由于多元索引服务端是多分区的，多元索引服务端的每个分区均会返回自身最邻近的TopK个值并在协调节点进行汇总，因此如果要使用Token翻页获取所有数据，则获取到的总行数与多元索引服务端的分区数有关。
参数
参数 | 是否必选 | 说明 |
fieldName | 是 | 向量字段名称。 |
topK | 是 | 查询最邻近的topK个值。关于最大值的说明请参见多元索引限制。 重要
|
float32QueryVector | 是 | 要查询相似度的向量。 |
filter | 否 | 查询过滤器，支持组合使用任意的非向量检索的查询条件。 |
示例
以下示例用于查询表中与指定向量最邻近的10个向量数据，并且最邻近的向量需要满足Col_Keyword列值等于"hangzhou"且Col_Long列值小于4的条件。
private static void knnVectorQuery(SyncClient client) {
SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();
KnnVectorQuery query = new KnnVectorQuery();
query.setFieldName("Col_Vector");
query.setTopK(10); // 返回最邻近的topK。
query.setFloat32QueryVector(new float[]{0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f});
// 最邻近的向量需要满足Col_Keyword=hangzhou && Col_Long<4条件。
query.setFilter(QueryBuilders.bool()
.must(QueryBuilders.term("Col_Keyword", "hangzhou"))
.must(QueryBuilders.range("Col_Long").lessThan(4))
);
searchQuery.setQuery(query);
searchQuery.setLimit(10);
// 按照分数排序。
searchQuery.setSort(new Sort(Collections.singletonList(new ScoreSort())));
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);
SearchRequest.ColumnsToGet columnsToGet = new SearchRequest.ColumnsToGet();
columnsToGet.setColumns(Arrays.asList("Col_Keyword", "Col_Long"));
searchRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);
// 访问Search接口。
SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
for (SearchHit hit : resp.getSearchHits()) {
// 打印分数。
System.out.println(hit.getScore());
// 打印数据。
System.out.println(hit.getRow());
}
}常见问题
如何优化表格存储的向量检索效果
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如果要对结果集进行排序或者翻页，您可以使用排序和翻页功能来实现。具体操作，请参见排序和翻页。
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