dify的weaviate测试查询向量
时间: 2025-03-24 21:18:30 浏览: 204
### Weaviate 向量查询测试
要在 Dify 中执行 Weaviate 的向量查询测试,可以按照以下方式操作:
#### 配置环境
首先,确认已安装并运行 Docker 和 Flask 工具链。如果尚未完成 Milvus 数据库的迁移,则需先通过 `docker exec` 命令启动迁移过程[^2]。
#### 连接 Weaviate 客户端
为了实现与 Weaviate 数据库交互的功能,需要引入官方 Python SDK 并初始化客户端实例:
```python
import weaviate
client = weaviate.Client(
url="http://localhost:8080", # 替换为实际部署地址
)
```
上述代码片段用于创建一个连接到本地运行的 Weaviate 实例的客户端对象[^3]。
#### 构建查询语句
构建基于近邻搜索 (Nearest Neighbor Search) 的查询逻辑如下所示:
```python
near_text_query = {
"concepts": ["目标概念"], # 插入具体关键词列表
}
response = (
client.query.get("ClassName", ["property_name"]) # 更改类名及属性名称
.with_near_text(near_text_query)
.with_limit(5) # 返回前五个最相似的结果
.do()
)
print(response)
```
此脚本定义了一个简单的文本相似度匹配请求,并限制返回最多五条记录作为输出[^4]。
#### 测试验证
最后一步是调用 API 接口发送 HTTP 请求来触发整个流程。可以通过 Postman 或 cURL 等工具手动模拟提交 JSON 负载包;或者直接扩展现有业务模块集成自动化功能支持动态参数传递机制从而简化日常维护工作负担。
---
阅读全文