Myscale

MyScaleReader

Bases: BaseReader

我的规模读取器。

Parameters:

Name	Type	Description	Default
myscale_host	str)	用于连接到MyScale后端的URL。	required
username	str)	登录的用户名。	required
password	str)	登录的密码。	required
myscale_port	int)	用于通过HTTP连接的URL端口。默认为8443。	8443
database	str)	用于查找表的数据库名称。默认为'default'。	'default'
table	str)	要操作的表名称。默认为'vector_table'。	'llama_index'
index_type	str	索引类型字符串。默认为"IVFLAT"	'IVFLAT'
metric	str)	计算距离的度量标准，支持('l2', 'cosine', 'ip')。默认为'cosine'	'cosine'
batch_size	int	要插入的文档大小。默认为32。	32
index_params	dict	MyScale的索引参数。默认为None。	None
search_params	dict	MyScale查询的搜索参数。默认为None。	None

Source code in llama_index/readers/myscale/base.py

class MyScaleReader(BaseReader):
    """我的规模读取器。

    Args:
        myscale_host (str) : 用于连接到MyScale后端的URL。
        username (str) : 登录的用户名。
        password (str) : 登录的密码。
        myscale_port (int) : 用于通过HTTP连接的URL端口。默认为8443。
        database (str) : 用于查找表的数据库名称。默认为'default'。
        table (str) : 要操作的表名称。默认为'vector_table'。
        index_type (str): 索引类型字符串。默认为"IVFLAT"
        metric (str) : 计算距离的度量标准，支持('l2', 'cosine', 'ip')。默认为'cosine'
        batch_size (int, optional): 要插入的文档大小。默认为32。
        index_params (dict, optional): MyScale的索引参数。默认为None。
        search_params (dict, optional): MyScale查询的搜索参数。默认为None。"""

    def __init__(
        self,
        myscale_host: str,
        username: str,
        password: str,
        myscale_port: Optional[int] = 8443,
        database: str = "default",
        table: str = "llama_index",
        index_type: str = "IVFLAT",
        metric: str = "cosine",
        batch_size: int = 32,
        index_params: Optional[dict] = None,
        search_params: Optional[dict] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> None:
        """初始化参数。"""
        self.client = clickhouse_connect.get_client(
            host=myscale_host,
            port=myscale_port,
            username=username,
            password=password,
        )

        self.config = MyScaleSettings(
            table=table,
            database=database,
            index_type=index_type,
            metric=metric,
            batch_size=batch_size,
            index_params=index_params,
            search_params=search_params,
            **kwargs,
        )

    def load_data(
        self,
        query_vector: List[float],
        where_str: Optional[str] = None,
        limit: int = 10,
    ) -> List[Document]:
        """从MyScale加载数据。

Args:
    query_vector（List[float]）：查询向量。
    where_str（Optional[str]，可选）：where条件字符串。默认为None。
    limit（int）：要返回的结果数量。

Returns:
    List[Document]：文档列表。
"""
        query_statement = self.config.build_query_statement(
            query_embed=query_vector,
            where_str=where_str,
            limit=limit,
        )

        return [
            Document(id_=r["doc_id"], text=r["text"], metadata=r["metadata"])
            for r in self.client.query(query_statement).named_results()
        ]

load_data

load_data(
    query_vector: List[float],
    where_str: Optional[str] = None,
    limit: int = 10,
) -> List[Document]

从MyScale加载数据。

Returns:

Type	Description
List[Document]	List[Document]：文档列表。

Source code in llama_index/readers/myscale/base.py

    def load_data(
        self,
        query_vector: List[float],
        where_str: Optional[str] = None,
        limit: int = 10,
    ) -> List[Document]:
        """从MyScale加载数据。

Args:
    query_vector（List[float]）：查询向量。
    where_str（Optional[str]，可选）：where条件字符串。默认为None。
    limit（int）：要返回的结果数量。

Returns:
    List[Document]：文档列表。
"""
        query_statement = self.config.build_query_statement(
            query_embed=query_vector,
            where_str=where_str,
            limit=limit,
        )

        return [
            Document(id_=r["doc_id"], text=r["text"], metadata=r["metadata"])
            for r in self.client.query(query_statement).named_results()
        ]