- Vectocore는 현대IT&E의 벡터 데이터베이스입니다.
즐겨 사용하는 ML 모델의 데이터 개체 및 벡터 임베딩을 저장하고 수십억 개의 데이터 개체로 원활하게 확장할 수 있습니다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | def get_doc(self, index_name, vector_qeustion, k): response = {} try: payload = {} payload['command'] = 'get' # create, get, list, delete 제공 payload['type'] = 'doc' payload['name'] = index_name # 생성된 index 이름 payload['body'] = { "vector" : vector_qeustion, # 임베딩 데이터 (질문) "vector_num" : k # 가지고올 임베딩 데이터 수 } response = self.request_post( url=self.itne_vector_api_url, # 발급받은 url payload=payload ( if response['statusCode'] != 200: raise Exception(response['body']['error_msg']) except Exception as e: logger.error('itne vector get_doc : {}'.format(e)) return response |
