使用多个文本进行查询
在很多场景中，您会希望使用多个查询文本来查询向量数据库。回顾一下，这些查询文本会使用与添加文档时相同的嵌入函数进行嵌入。
在本练习中，您将使用 netflix_titles 集合中两个 ID 对应的文档去查询集合的其余部分，并返回最相似的结果作为推荐。
netflix_titles 集合仍可使用，且已导入 OpenAIEmbeddingFunction()。
本练习是课程的一部分
使用 OpenAI API 的 Embeddings 入门
练习说明
- 从集合中检索
reference_ids中各个 ID 对应的文档。 - 使用
reference_texts查询集合，为每个查询返回 3 个结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
collection = client.get_collection(
name="netflix_titles",
embedding_function=OpenAIEmbeddingFunction(model_name="text-embedding-3-small", api_key="")
)
reference_ids = ['s999', 's1000']
# Retrieve the documents for the reference_ids
reference_texts = ____
# Query using reference_texts
result = ____
print(result['documents'])