IRIS 向量搜索

这是在 IRIS 中完全运行向量搜索演示的尝试。
没有外部工具，您需要的只是终端/控制台和管理门户。
特别感谢Alvin Ryanputra作为他的软件包iris-vector-search的基础
灵感和测试数据的来源。
我的软件包基于 IRIS 2024.1 版本，需要注意您的处理器功能。

我尝试用纯 ObjectScript 编写演示。
仅描述向量的计算是在嵌入式Python中完成的

计算 2247 个记录的 384 维向量需要时间。
在我的 Docker 容器中，它正在运行 01:53:14 来完全生成它们。

然后被警告了！
所以我将这一步调整为可重入，以允许暂停向量计算。
每 50 条记录，您就会收到一次停止的提议。

该演示如下所示：

用户>做^A.DemoV

 测试向量搜索
=============================
1 - 初始化表
2 - 生成数据
3 - VECTOR_余弦
4 - VECTOR_DOT_产品
5 - 制作苏格兰威士忌
6 - 加载 Scotch.csv
7 - 生成向量
8 - 向量搜索
选择功能或 * 退出：8

 默认搜索：
让我们来看看前三名价格低于 100 美元的苏格兰威士忌，具有泥土和奶油的香气，
更改价格限制[100]：50
更改短语[泥土和奶油味]：泥土味 

计算搜索向量
  
总计低于 50 美元：222 

ID 价格 名称
1990 年 40 瓶 Wemyss 复古麦芽威士忌“泥炭烟囱”，8 年陈酿，40%
1785 39 著名的禧年，40%
1868 40 托马汀，15 岁，43%
2038 45 格伦·格兰特，10 岁，43%
1733 29 斯凯岛，8 岁，43% 5 行受影响

- 您可以在步骤 1..4 中看到 Vectors 的基本功能
- 步骤 5..8 与我从 Alvin 借用的搜索示例相关
- 步骤 6（导入测试数据）是直接的 ObjectScript
SQL LOAD DATA 对于输入 CSV 中的不规则性过于敏感

我建议也遵循管理门户中的示例来观察向量如何运行。

GitHub