向量数据库
向量数据库相关的节点。 向量数据库与普通数据库不太一样,其重点在于可以对数据进行快速的相似性查询。比如你的数据库里有两条数据分别是:- 西红柿炒鸡蛋
- 滑蛋牛肉
添加数据
通过工作流的方式将数据添加到向量数据库中。参数详解
1. 标题
这条数据的标题文字。2. 文本
这条数据的内容文字。3. 来源网址
这条数据的来源网址,如果有可能建议加上,因为数据在存储时是不含格式的,如果需要查看原始数据,可以通过这个网址来查看。4. 分割方法
与文本处理中的文本分割方法相同。 额外的 表格分割 方法是将每一行拆分,并为每一行添加一个表头。 例如,我们有以下的 csv 文本:如果我们使用 表格分割 方法,数据将被拆分成以下 3 段数据:
csv
Year,Datetime,Stage,Stadium,City
1930.0,13 Jul 1930 - 15:00 ,Group 1,Pocitos,Montevideo
1930.0,13 Jul 1930 - 15:00 ,Group 4,Parque Central,Montevideo
1930.0,14 Jul 1930 - 12:45 ,Group 2,Parque Central,Montevideo
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">Year: 1930.0 Datetime: 13 Jul 1930 - 15:00 Stage: Group 1 Stadium: Pocitos City: Montevideo</font>
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">Year: 1930.0 Datetime: 13 Jul 1930 - 15:00 Stage: Group 4 Stadium: Parque Central City: Montevideo</font>
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">Year: 1930.0 Datetime: 14 Jul 1930 - 12:45 Stage: Group 2 Stadium: Parque Central City: Montevideo</font>
5. 分割长度
与文本处理中的文本分割长度相同。6. 数据类型
目前支持文本类数据,后期会添加图片、视频、音频等数据类型。7. 数据库
选择要添加数据的数据库。 注意:在使用这个工作流节点之前,请务必在数据管理页面中创建一个数据库。输出类型
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">字符串</font>
积分消耗
本节点暂时不消耗积分。删除数据
通过工作流的方式将数据从向量数据库中删除。参数详解
1. 数据对象ID
要删除的数据对象ID,可以通过添加数据节点获取。2. 数据库
数据所在的数据库。输出类型
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">布尔值</font>
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">True</font>
表示删除成功,<font style="color:rgb(31, 35, 40);">False</font>
表示删除失败。
积分消耗
本节点暂时不消耗积分。搜索数据
通过工作流的方式搜索数据。参数详解
1. 搜索文本
要搜索的文本。2. 数据类型
目前仅支持文本类数据,后期会添加图片、视频、音频等数据类型。3. 数据库
数据所在的数据库。4. 搜索结果数量
搜索结果的数量,返回多少条与搜索文本相关的数据。5. 输出类型
- 文本 - 以文本形式返回搜索结果。 - 如果有多条搜索结果,会用换行符合并。
- 列表 - 以列表形式返回搜索结果。
输出类型
<font style="color:rgb(31, 35, 40);">字符串</font>
或<font style="color:rgb(31, 35, 40);">列表</font>
,根据输出类型参数决定。