import requests 定義服務(wù)器地址和端口 server_url = "http://localhost:5000" 定義要查詢的向量 query_vector = [0.1, 0.2, 0.3] 發(fā)送請(qǐng)求到服務(wù)器進(jìn)行向量檢索 response = requests.post(f"{server_url}/search", json={"query_vector": query_vector}) 檢查響應(yīng)狀態(tài)碼 if response.status_code == 200: # 解析服務(wù)器返回的結(jié)果 results = response.json() print("檢索結(jié)果:") for result in results: print(f"向量ID: {result['id']}, 相似度: {result['similarity']}") else: print(f"請(qǐng)求失敗,狀態(tài)碼:{response.status_code}")
在這個(gè)示例中,我們首先導(dǎo)入了requests
庫,然后定義了服務(wù)器的URL和端口,我們定義了一個(gè)要查詢的向量query_vector
,我們使用requests.post
方法向服務(wù)器發(fā)送一個(gè)POST請(qǐng)求,其中包含我們要查詢的向量,服務(wù)器應(yīng)該提供一個(gè)名為/search
的端點(diǎn)來處理這些請(qǐng)求。
當(dāng)收到服務(wù)器的響應(yīng)后,我們首先檢查響應(yīng)的狀態(tài)碼是否為200,表示請(qǐng)求成功,如果成功,我們將解析服務(wù)器返回的JSON數(shù)據(jù),并打印出檢索結(jié)果,每個(gè)結(jié)果都包含一個(gè)向量ID和一個(gè)相似度值,如果請(qǐng)求失敗,我們將打印出錯(cuò)誤的狀態(tài)碼。