数据索引

建立数据索引，利用文件的元数据和向量语义作为查询条件，快速查找OSS中的图片、视频、文档、音频文件。

为什么使用数据索引

传统的文件检索方式存在显著局限性，OSS数据索引能有效弥补这些不足：

传统检索方式	OSS数据索引
操作复杂：需使用ListObject遍历并抽取元数据自建数据库，耗时且繁琐。	简单易用：无需搬迁数据或自建检索系统，直接通过自动OSS构建索引进行快速筛选和统计。
检索性能低：海量数据下，检索速度慢，效率低下。	高性能检索：支持秒级索引和聚合，覆盖百亿级别的文件索引库。
检索能力单一：仅支持 OSS 元数据检索。	多模态支持：通过内容语义、文件特征化等高级方式满足多样化需求。

OSS支持标量检索和向量检索两种检索方式：

项目	标量检索	向量检索
定义	基于OSS元数据、对象ETag、对象标签等元数据属性进行匹配查询	通过将文档、图片、视频、音频等文件的信息表示为向量，并利用这些向量进行语义相似性的比较和检索，实现根据文件内容进行语义查询
使用场景	文件查询、文件统计。	多模态检索、复杂文件检索。
查询条件示例	查询2024年9月14日上传的、私有的、标准存储的文件	查询和“苹果”相关的图片
返回结果示例	返回2024年9月14日上传的、私有的、标准存储的文件列表	返回和“苹果”相关的图片文件列表

对OSS中的数据进行标量检索和向量检索的流程如下：

对OSS中的文件基于元数据属性进行查询的流程如下图所示：

对OSS中的文件基于元数据属性和向量语义进行组合查询的流程如下图所示：

应用上传图片、视频、文档、音频等文件到OSS Bucket。
具备OSS管理权限的RAM用户为Bucket开启数据索引，并选择向量检索。
OSS使用系统默认的索引表结构和Embedding向量化模型，自动建立包含OSS元数据、对象ETag、对象标签、自定义元数据、多媒体元数据、向量语义的数据索引。
应用调用DoMetaQuery接口基于元数据属性和向量语义进行组合查询。
OSS返回满足查询条件的文件列表。

进行标量检索和向量检索的详细步骤请参见：

对于不同的应用场景，您可以参考以下教程示例：