Metoda near_text în Weaviate v4: Căutare Semantică Pură în Limbaj Natural în Baze de Date Vectoriale & Căutare Semantică

Interogarea bazei cu fraze în limbaj natural fără a fi nevoie de calcul manual prealabil de embedding.

Sintaxă & interogare
response = collection.query.near_text(query='intrebare', limit=5, return_metadata=MetadataQuery(distance=True))

Metoda near_text() trimite întrebarea utilizatorului către vectorizatorul integrat al colecției și returnează cele mai relevante obiecte ordonate după distanță sau certitudine.

Exemplu de interogare

from weaviate.classes.query import MetadataQuery

articole = client.collections.get("Articole")

raspuns = articole.query.near_text(
    query="cum se configurează un proxy reverse?",
    limit=3,
    return_metadata=MetadataQuery(distance=True, certainty=True)
)

for obj in raspuns.objects:
    print(f"Titlu: {obj.properties['titlu']} | Certitudine: {obj.metadata.certainty:.4f}")

Returnează obiecte native Python puternic tipizate în loc de payload-uri GraphQL brute.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Metoda near_text în Weaviate v4: Căutare Semantică Pură în Limbaj Natural

Ai o întrebare despre Metoda near_text în Weaviate v4: Căutare Semantică Pură în Limbaj Natural sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.