功能介绍
loadAndSplitText() 接口用于上传文件至 AI 类向量数据库。
约束限制
每次仅能上传一个文件，上传之后，将自动进行拆分、向量化等。
该接口当前不支持使用别名替换集合视图上传文件。
请求示例
// link database， client 为 VectorDBClient() 创建的客户端对象AIDatabase db = client.aiDatabase("db-test-ai");// link collectionViewCollectionView collection = db.describeCollectionView("coll-ai-files");// LocalFilePath 配置上传文件的本地路径// DocumentSetName 指定文件存储于数据库的名称LoadAndSplitTextParam param = LoadAndSplitTextParam.newBuilder().withLocalFilePath("/tmp/腾讯云向量数据库.md").withDocumentSetName("腾讯云向量数据库.md").withSplitterProcess(SplitterPreprocessParams.newBuilder().withAppendKeywordsToChunkEnum(true).withAppendTitleToChunkEnum(false).Build()).Build();// 配置文件 Meatdata 标量字段的值Map<String, Object> metaDataMap = new HashMap<>(); metaDataMap.put("author", "Tencent"); metaDataMap.put("tags", Arrays.asList("Embedding","向量","AI"));// 调用 loadAndSplitText() 上传文件collection.loadAndSplitText(param, metaDataMap);
请求参数
参数名 | 子参数 | 是否必选 | 参数含义 |
LocalFilePath | - | 是 | 本地上传文件路径。 |
DocumentSetName | - | 否 | 存储在向量数据库中的文件名。若不设置该参数，则默认使用 LocalFilePath 中的文件名。 |
splitter_process | append_title_to_chunk | 否 | 在对文件拆分时，配置是否将 Title 追加到切分后的段落后面一并 Embedding。取值如下所示： false：不追加。默认值为 false。 true：将段落 title 追加到切分后的段落。 |
| append_keywords_to_chunk | 否 | 在对文件拆分时，配置是否将关键字 keywords 追加到切分后的段落一并 Embedding。取值如下所示： false：不追加。 true：将全文的 keywords 追加到切分后的段落。默认值为 true。 |
metaDataMap | - | 否 | 文件的 Metadata 元数据信息，可自定义扩展字段。例如：author、tags 等。 上传文件时，可为创建 CollectionView 设置的 Filter 索引的字段赋值，以便在检索时，使用该字段的 Filter 表达式检索文件。 上传文件时，可以新增标量字段，但新增字段不会构建 Filter 索引。 |
返回消息
说明：
