Aerospike

class langchain_community.vectorstores.aerospike.Aerospike(client: Client, embedding: Embeddings | Callable, namespace: str, index_name: str | None = None, vector_key: str = '_vector', text_key: str = '_text', id_key: str = '_id', set_name: str | None = None, distance_strategy: DistanceStrategy | VectorDistanceMetric | None = DistanceStrategy.EUCLIDEAN_DISTANCE)

Aerospike 向量存储。

要使用，您应该安装aerospike_vector_search python包。

使用Aerospike客户端进行初始化。

Parameters:

• client (Client) – Aerospike 客户端。

• embedding (Union[Embeddings, Callable]) – 用于嵌入文本的Embeddings对象或Callable（已弃用）。

• namespace (str) – 用于存储向量的命名空间。这应该匹配

• index_name (可选[str]) – 之前在Aerospike中创建的索引的名称。此

• vector_key (str) – 用于元数据中向量的键。这应该与索引创建时使用的键匹配。

• text_key (str) – 用于元数据中文本的键。

• id_key (str) – 用于元数据中id的键。

• set_name (可选[str]) – 用于存储向量的默认集合名称。

• distance_strategy (Optional[Union[DistanceStrategy, VectorDistanceMetric]]) – 用于相似性搜索的距离策略 这应该与索引创建期间使用的距离策略相匹配。

属性

embeddings

如果可用，访问查询嵌入对象。

方法

__init__(client, embedding, namespace[, ...])	使用Aerospike客户端进行初始化。
aadd_documents(documents, **kwargs)	异步运行更多文档通过嵌入并添加到向量存储中。
aadd_texts(texts[, metadatas, ids])	异步运行更多文本通过嵌入并添加到向量存储中。
add_documents(documents, **kwargs)	在向量存储中添加或更新文档。
add_texts(texts[, metadatas, ids, set_name, ...])	通过嵌入运行更多文本并将其添加到向量存储中。
adelete([ids])	异步删除通过向量ID或其他条件。
afrom_documents(documents, embedding, **kwargs)	异步返回从文档和嵌入初始化的VectorStore。
afrom_texts(texts, embedding[, metadatas, ids])	异步返回从文本和嵌入初始化的VectorStore。
aget_by_ids(ids, /)	通过ID异步获取文档。
amax_marginal_relevance_search(query[, k, ...])	异步返回使用最大边际相关性选择的文档。
amax_marginal_relevance_search_by_vector(...)	异步返回使用最大边际相关性选择的文档。
as_retriever(**kwargs)	返回从此VectorStore初始化的VectorStoreRetriever。
asearch(query, search_type, **kwargs)	异步返回与查询最相似的文档，使用指定的搜索类型。
asimilarity_search(query[, k])	异步返回与查询最相似的文档。
asimilarity_search_by_vector(embedding[, k])	异步返回与嵌入向量最相似的文档。
asimilarity_search_with_relevance_scores(query)	异步返回文档和相关分数，范围在 [0, 1] 之间。
asimilarity_search_with_score(*args, **kwargs)	异步运行带距离的相似性搜索。
convert_distance_strategy(distance_strategy)	将Aerospike的距离策略转换为langchain的DistanceStrategy枚举。
delete([ids, set_name])	根据向量ID或其他条件删除。
from_documents(documents, embedding, **kwargs)	返回从文档和嵌入初始化的VectorStore。
from_texts(texts, embedding[, metadatas, ...])	这是一个用户友好的界面：
get_by_ids(ids, /)	通过ID获取文档。
max_marginal_relevance_search(query[, k, ...])	返回使用最大边际相关性选择的文档。
max_marginal_relevance_search_by_vector(...)	返回使用最大边际相关性选择的文档。
search(query, search_type, **kwargs)	使用指定的搜索类型返回与查询最相似的文档。
similarity_search(query[, k, metadata_keys, ...])	返回与查询最相似的Aerospike文档。
similarity_search_by_vector(embedding[, k, ...])	返回与嵌入向量最相似的文档。
similarity_search_by_vector_with_score(embedding)	返回与嵌入最相似的Aerospike文档，以及分数。
similarity_search_with_relevance_scores(query)	返回文档和相关分数，分数范围在[0, 1]之间。
similarity_search_with_score(query[, k, ...])	返回与查询最相似的Aerospike文档及其分数。

__init__(client: Client, embedding: Embeddings | Callable, namespace: str, index_name: str | None = None, vector_key: str = '_vector', text_key: str = '_text', id_key: str = '_id', set_name: str | None = None, distance_strategy: DistanceStrategy | VectorDistanceMetric | None = DistanceStrategy.EUCLIDEAN_DISTANCE)

使用Aerospike客户端进行初始化。

Parameters:

• client (Client) – Aerospike 客户端。

• embedding (Union[Embeddings, Callable]) – 用于嵌入文本的Embeddings对象或Callable（已弃用）。

• namespace (str) – 用于存储向量的命名空间。这应该匹配

• index_name (可选[str]) – 之前在Aerospike中创建的索引的名称。此

• vector_key (str) – 用于元数据中向量的键。这应该与索引创建时使用的键匹配。

• text_key (str) – 用于元数据中文本的键。

• id_key (str) – 用于元数据中id的键。

• set_name (可选[str]) – 用于存储向量的默认集合名称。

• distance_strategy (Optional[Union[DistanceStrategy, VectorDistanceMetric]]) – 用于相似性搜索的距离策略 这应该与索引创建期间使用的距离策略相匹配。

async aadd_documents(documents: list[Document], **kwargs: Any) → list[str]

通过嵌入异步运行更多文档并将其添加到向量存储中。

Parameters:

• documents (list[Document]) – 要添加到向量存储中的文档。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Returns:

已添加文本的ID列表。

Raises:

ValueError – 如果ID的数量与文档的数量不匹配。

Return type:

列表[字符串]

async aadd_texts(texts: Iterable[str], metadatas: list[dict] | None = None, *, ids: list[str] | None = None, **kwargs: Any) → list[str]

异步运行更多文本通过嵌入并添加到向量存储中。

Parameters:

• texts (Iterable[str]) – 要添加到向量存储中的字符串的可迭代对象。

• metadatas (list[dict] | None) – 可选的与文本关联的元数据列表。默认值为 None。

• ids (list[str] | None) – 可选的列表

• **kwargs (Any) – 向量存储特定参数。

Returns:

将文本添加到向量存储中后的ID列表。

Raises:

• ValueError – 如果元数据的数量与文本的数量不匹配。

• ValueError – 如果id的数量与文本的数量不匹配。

Return type:

列表[字符串]

add_documents(documents: list[Document], **kwargs: Any) → list[str]

在向量存储中添加或更新文档。

Parameters:

• documents (list[Document]) – 要添加到向量存储中的文档。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。 如果 kwargs 包含 ids 并且 documents 也包含 ids， kwargs 中的 ids 将优先。

Returns:

已添加文本的ID列表。

Raises:

ValueError – 如果id的数量与文档的数量不匹配。

Return type:

列表[字符串]

add_texts(texts: Iterable[str], metadatas: List[dict] | None = None, ids: List[str] | None = None, set_name: str | None = None, embedding_chunk_size: int = 1000, index_name: str | None = None, wait_for_index: bool = True, **kwargs: Any) → List[str]

通过嵌入运行更多文本并添加到向量存储中。

Parameters:

• texts (Iterable[str]) – 要添加到向量存储中的字符串的可迭代对象。

• metadatas (List[dict] | None) – 可选的与文本关联的元数据列表。

• ids (List[str] | None) – 可选的id列表，用于与文本关联。

• set_name (str | None) – 可选的Aerospike集合名称，用于添加文本。

• batch_size – 将文本添加到向量存储时使用的批量大小。

• embedding_chunk_size (int) – 嵌入文本时使用的块大小。

• index_name (str | None) – 可选的aerospike索引名称，用于等待索引完成。如果未提供，将使用默认的index_name。

• wait_for_index (bool) – 如果为True，则在返回前等待所有文本被索引。需要提供index_name。默认为True。

• kwargs (Any) – 传递给客户端upsert调用的额外关键字参数。

Returns:

将文本添加到向量存储中后的ID列表。

Return type:

列表[str]

async adelete(ids: list[str] | None = None, **kwargs: Any) → bool | None

通过向量ID或其他条件异步删除。

Parameters:

• ids (list[str] | None) – 要删除的id列表。如果为None，则删除所有。默认值为None。

• **kwargs (Any) – 子类可能使用的其他关键字参数。

Returns:

如果删除成功则为真， 否则为假，如果未实现则为无。

Return type:

可选[布尔]

async classmethod afrom_documents(documents: list[Document], embedding: Embeddings, **kwargs: Any) → VST

异步返回从文档和嵌入初始化的VectorStore。

Parameters:

• documents (list[Document]) – 要添加到向量存储中的文档列表。

• embedding (Embeddings) – 使用的嵌入函数。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Returns:

从文档和嵌入初始化的VectorStore。

Return type:

VectorStore

async classmethod afrom_texts(texts: list[str], embedding: Embeddings, metadatas: list[dict] | None = None, *, ids: list[str] | None = None, **kwargs: Any) → VST

异步返回从文本和嵌入初始化的VectorStore。

Parameters:

• texts (list[str]) – 要添加到向量存储中的文本。

• embedding (Embeddings) – 使用的嵌入函数。

• metadatas (list[dict] | None) – 可选的与文本关联的元数据列表。默认值为 None。

• ids (list[str] | None) – 可选的与文本关联的ID列表。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Returns:

VectorStore 从文本和嵌入初始化。

Return type:

VectorStore

async aget_by_ids(ids: Sequence[str], /) → list[Document]

通过ID异步获取文档。

返回的文档预计将具有ID字段，该字段设置为向量存储中文档的ID。

如果某些ID未找到或存在重复的ID，返回的文档数量可能少于请求的数量。

用户不应假设返回文档的顺序与输入ID的顺序相匹配。相反，用户应依赖返回文档的ID字段。

如果没有找到某些ID的文档，此方法不应引发异常。

Parameters:

ids (Sequence[str]) – 要检索的ID列表。

Returns:

文档列表。

Return type:

列表[Document]

在版本0.2.11中添加。

async amax_marginal_relevance_search(query: str, k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, **kwargs: Any) → list[Document]

异步返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

Parameters:

• query (str) – 用于查找相似文档的文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• fetch_k (int) – 要传递给MMR算法的文档数量。 默认值为20。

• lambda_mult (float) – 介于0和1之间的数字，决定了结果之间的多样性程度，0对应最大多样性，1对应最小多样性。默认值为0.5。

• kwargs (Any)

Returns:

通过最大边际相关性选择的文档列表。

Return type:

列表[Document]

async amax_marginal_relevance_search_by_vector(embedding: list[float], k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, **kwargs: Any) → list[Document]

异步返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

Parameters:

• embedding (list[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• fetch_k (int) – 要传递给MMR算法的文档数量。 默认值为20。

• lambda_mult (float) – 介于0和1之间的数字，决定了结果之间的多样性程度，0对应最大多样性，1对应最小多样性。默认值为0.5。

• **kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

Returns:

通过最大边际相关性选择的文档列表。

Return type:

列表[Document]

as_retriever(**kwargs: Any) → VectorStoreRetriever

返回从此VectorStore初始化的VectorStoreRetriever。

Parameters:

**kwargs (Any) –

传递给搜索函数的关键字参数。 可以包括： search_type (Optional[str]): 定义检索器应执行的搜索类型。 可以是“similarity”（默认）、“mmr”或“similarity_score_threshold”。

检索器应执行的搜索类型。 可以是“similarity”（默认）、“mmr”或“similarity_score_threshold”。

search_kwargs (Optional[Dict]): 传递给搜索函数的关键字参数。

可以包括以下内容：

k: 返回的文档数量（默认：4） score_threshold: 最小相关性阈值

用于similarity_score_threshold

fetch_k: 传递给MMR算法的文档数量

（默认：20）

lambda_mult: MMR返回结果的多样性；

1表示最小多样性，0表示最大多样性。（默认：0.5）

filter: 按文档元数据过滤

Returns:

VectorStore的检索器类。

Return type:

VectorStoreRetriever

示例：

# Retrieve more documents with higher diversity
# Useful if your dataset has many similar documents
docsearch.as_retriever(
    search_type="mmr",
    search_kwargs={'k': 6, 'lambda_mult': 0.25}
)

# Fetch more documents for the MMR algorithm to consider
# But only return the top 5
docsearch.as_retriever(
    search_type="mmr",
    search_kwargs={'k': 5, 'fetch_k': 50}
)

# Only retrieve documents that have a relevance score
# Above a certain threshold
docsearch.as_retriever(
    search_type="similarity_score_threshold",
    search_kwargs={'score_threshold': 0.8}
)

# Only get the single most similar document from the dataset
docsearch.as_retriever(search_kwargs={'k': 1})

# Use a filter to only retrieve documents from a specific paper
docsearch.as_retriever(
    search_kwargs={'filter': {'paper_title':'GPT-4 Technical Report'}}
)

async asearch(query: str, search_type: str, **kwargs: Any) → list[Document]

异步返回与查询最相似的文档，使用指定的搜索类型。

Parameters:

• query (str) – 输入文本。

• search_type (str) – 要执行的搜索类型。可以是“similarity”、“mmr”或“similarity_score_threshold”。

• **kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

Returns:

与查询最相似的文档列表。

Raises:

ValueError – 如果 search_type 不是 “similarity”、“mmr” 或 “similarity_score_threshold” 之一。

Return type:

列表[Document]

async asimilarity_search(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → list[Document]

异步返回与查询最相似的文档。

Parameters:

• query (str) – 输入文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• **kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

Returns:

与查询最相似的文档列表。

Return type:

列表[Document]

async asimilarity_search_by_vector(embedding: list[float], k: int = 4, **kwargs: Any) → list[Document]

异步返回与嵌入向量最相似的文档。

Parameters:

• embedding (list[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• **kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

Returns:

与查询向量最相似的文档列表。

Return type:

列表[Document]

async asimilarity_search_with_relevance_scores(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → list[tuple[Document, float]]

异步返回文档和相关度分数，范围在[0, 1]之间。

0 表示不相似，1 表示最相似。

Parameters:

• query (str) – 输入文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• **kwargs (Any) –

  传递给相似性搜索的kwargs。应包括： score_threshold: 可选，一个介于0到1之间的浮点值

  过滤检索到的文档集

Returns:

（文档，相似度分数）的元组列表

Return type:

列表[元组[Document, 浮点数]]

async asimilarity_search_with_score(*args: Any, **kwargs: Any) → list[tuple[Document, float]]

异步运行带有距离的相似性搜索。

Parameters:

• *args (Any) – 传递给搜索方法的参数。

• **kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

Returns:

(文档, 相似度分数) 的元组列表。

Return type:

列表[元组[Document, 浮点数]]

static convert_distance_strategy(distance_strategy: VectorDistanceMetric | DistanceStrategy) → DistanceStrategy

将Aerospikes的距离策略转换为langchains的DistanceStrategy枚举。这是一个方便的方法，允许用户传入用于创建索引的相同距离度量。

Parameters:

distance_strategy (联合[VectorDistanceMetric, DistanceStrategy])

Return type:

DistanceStrategy

delete(ids: List[str] | None = None, set_name: str | None = None, **kwargs: Any) → bool | None

根据向量ID或其他条件删除。

Parameters:

• ids (List[str] | None) – 要删除的ID列表。

• **kwargs (Any) – 传递给客户端删除调用的其他关键字参数。

• set_name (str | None)

• **kwargs

Returns:

如果删除成功则为真， 否则为假，如果未实现则为无。

Return type:

可选[布尔]

classmethod from_documents(documents: list[Document], embedding: Embeddings, **kwargs: Any) → VST

返回从文档和嵌入初始化的VectorStore。

Parameters:

• documents (list[Document]) – 要添加到向量存储中的文档列表。

• embedding (Embeddings) – 使用的嵌入函数。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Returns:

从文档和嵌入初始化的VectorStore。

Return type:

VectorStore

classmethod from_texts(texts: List[str], embedding: Embeddings, metadatas: List[dict] | None = None, client: Client = None, namespace: str = 'test', index_name: str | None = None, ids: List[str] | None = None, embeddings_chunk_size: int = 1000, client_kwargs: dict | None = None, **kwargs: Any) → Aerospike

This is a user friendly interface that:

1. 嵌入文本。

2. 将文本转换为文档。

3. 将文档添加到提供的Aerospike索引中

这是快速入门的一种方式。

示例

from langchain_community.vectorstores import Aerospike
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from aerospike_vector_search import Client, HostPort

client = Client(seeds=HostPort(host="localhost", port=5000))
aerospike = Aerospike.from_texts(
    ["foo", "bar", "baz"],
    embedder,
    client,
    "namespace",
    index_name="index",
    vector_key="vector",
    distance_strategy=MODEL_DISTANCE_CALC,
)

Parameters:

• 文本 (列表[字符串])

• embedding (Embeddings)

• metadatas (可选[列表[字典]])

• client (Client)

• 命名空间 (字符串)

• index_name (可选[str])

• ids (可选[列表[字符串]])

• embeddings_chunk_size (int)

• client_kwargs (可选[字典])

• kwargs (Any)

Return type:

Aerospike

get_by_ids(ids: Sequence[str], /) → list[Document]

通过ID获取文档。

返回的文档预计将具有ID字段，该字段设置为向量存储中文档的ID。

如果某些ID未找到或存在重复的ID，返回的文档数量可能少于请求的数量。

用户不应假设返回文档的顺序与输入ID的顺序相匹配。相反，用户应依赖返回文档的ID字段。

如果没有找到某些ID的文档，此方法不应引发异常。

Parameters:

ids (Sequence[str]) – 要检索的ID列表。

Returns:

文档列表。

Return type:

列表[Document]

在版本0.2.11中添加。

max_marginal_relevance_search(query: str, k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, metadata_keys: List[str] | None = None, index_name: str | None = None, **kwargs: Any) → List[Document]

返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

Parameters:

• query (str) – 用于查找相似文档的文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• fetch_k (int) – 要获取并传递给MMR算法的文档数量。

• lambda_mult (float) – 介于0和1之间的数字，决定了结果之间的多样性程度，0对应最大多样性，1对应最小多样性。默认值为0.5。

• index_name (str | None) – 要搜索的索引名称。

• metadata_keys (列表[字符串] | 无)

• kwargs (Any)

Returns:

通过最大边际相关性选择的文档列表。

Return type:

列表[文档]

max_marginal_relevance_search_by_vector(embedding: List[float], k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, metadata_keys: List[str] | None = None, index_name: str | None = None, **kwargs: Any) → List[Document]

返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

Parameters:

• embedding (List[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• fetch_k (int) – 要获取并传递给MMR算法的文档数量。

• lambda_mult (float) – 介于0和1之间的数字，决定了结果之间的多样性程度，0对应最大多样性，1对应最小多样性。默认值为0.5。

• metadata_keys (List[str] | None) – 返回文档时要包含的元数据键列表。 如果为None，则返回所有元数据键。默认为None。

• index_name (str | None) – 可选的索引名称，用于搜索。覆盖默认的index_name。

• kwargs (Any)

Returns:

通过最大边际相关性选择的文档列表。

Return type:

列表[文档]

search(query: str, search_type: str, **kwargs: Any) → list[Document]

使用指定的搜索类型返回与查询最相似的文档。

Parameters:

• query (str) – 输入文本

• search_type (str) – 要执行的搜索类型。可以是“similarity”、“mmr”或“similarity_score_threshold”。

• **kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

Returns:

与查询最相似的文档列表。

Raises:

ValueError – 如果 search_type 不是 “similarity”、“mmr” 或 “similarity_score_threshold” 之一。

Return type:

列表[Document]

similarity_search(query: str, k: int = 4, metadata_keys: List[str] | None = None, index_name: str | None = None, **kwargs: Any) → List[Document]

返回与查询最相似的aerospike文档。

Parameters:

• query (str) – 用于查找相似文档的文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• metadata_keys (List[str] | None) – 返回文档时要包含的元数据键列表。 如果为None，则返回所有元数据键。默认为None。

• index_name (str | None) – 可选的索引名称用于搜索。覆盖默认的index_name。

• kwargs (Any)

Returns:

与查询最相似的文档列表及每个文档的得分

Return type:

列表[文档]

similarity_search_by_vector(embedding: List[float], k: int = 4, metadata_keys: List[str] | None = None, index_name: str | None = None, **kwargs: Any) → List[Document]

返回与嵌入向量最相似的文档。

Parameters:

• embedding (List[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• metadata_keys (List[str] | None) – 返回文档时要包含的元数据键列表。 如果为None，则返回所有元数据键。默认为None。

• index_name (str | None) – 要搜索的索引名称。覆盖默认的 index_name。

• kwargs (Any) – 传递给搜索方法的额外关键字参数。

Returns:

与查询向量最相似的文档列表。

Return type:

列表[文档]

similarity_search_by_vector_with_score(embedding: List[float], k: int = 4, metadata_keys: List[str] | None = None, index_name: str | None = None, **kwargs: Any) → List[Tuple[Document, float]]

返回与嵌入最相似的aerospike文档，以及分数。

Parameters:

• embedding (List[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• metadata_keys (List[str] | None) – 返回文档时要包含的元数据键列表。 如果为None，则返回所有元数据键。默认为None。

• index_name (str | None) – 要搜索的索引名称。覆盖默认的 index_name。

• kwargs (Any) – 传递给客户端向量搜索方法的额外关键字参数。

Returns:

与查询最相似的文档列表及其相关分数。

Return type:

列表[元组[文档, 浮点数]]

similarity_search_with_relevance_scores(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → list[tuple[Document, float]]

返回文档和相关度分数，范围在[0, 1]之间。

0 表示不相似，1 表示最相似。

Parameters:

• query (str) – 输入文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• **kwargs (Any) –

  传递给相似性搜索的kwargs。应包括： score_threshold: 可选，一个介于0到1之间的浮点值

  用于过滤检索到的文档集。

Returns:

(文档, 相似度分数) 的元组列表。

Return type:

列表[元组[Document, 浮点数]]

similarity_search_with_score(query: str, k: int = 4, metadata_keys: List[str] | None = None, index_name: str | None = None, **kwargs: Any) → List[Tuple[Document, float]]

返回与查询最相似的aerospike文档，以及分数。

Parameters:

• query (str) – 用于查找相似文档的文本。

• k (int) – 返回的文档数量。默认为4。

• metadata_keys (List[str] | None) – 返回文档时要包含的元数据键列表。 如果为None，则返回所有元数据键。默认为None。

• index_name (str | None) – 要搜索的索引名称。覆盖默认的 index_name。

• kwargs (Any) – 传递给搜索方法的额外关键字参数。

Returns:

与查询最相似的文档列表及其相关分数。

Return type:

列表[元组[文档, 浮点数]]

使用Aerospike的示例

• Aerospike