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リファレンスRAGCloudflareVector

Cloudflare Vector Store

CloudflareVectorクラスは、Cloudflareのエッジネットワークと統合されたベクトルデータベースサービスであるCloudflare Vectorize を使用してベクトル検索を提供します。

コンストラクタオプション

accountId:

string
CloudflareアカウントのアカウントID

apiToken:

string
Vectorize権限を持つCloudflare APIトークン

メソッド

createIndex()

indexName:

string
作成するインデックスの名前

dimension:

number
ベクトルの次元数（埋め込みモデルと一致する必要があります）

metric?:

'cosine' | 'euclidean' | 'dotproduct'
= cosine
類似性検索の距離メトリック（dotproductはドット積に対応します）

upsert()

indexName:

string
アップサートするインデックスの名前

vectors:

number[][]
埋め込みベクトルの配列

metadata?:

Record<string, any>[]
各ベクトルのメタデータ

ids?:

string[]
オプションのベクトルID（指定しない場合は自動生成されます）

query()

indexName:

string
クエリを実行するインデックスの名前

queryVector:

number[]
類似ベクトルを検索するためのクエリベクトル

topK?:

number
= 10
返す結果の数

filter?:

Record<string, any>
クエリのメタデータフィルター

includeVector?:

boolean
= false
結果にベクトルを含めるかどうか

listIndexes()

インデックス名の文字列配列を返します。

describeIndex()

indexName:

string
説明するインデックスの名前

戻り値：

interface IndexStats {
  dimension: number;
  count: number;
  metric: "cosine" | "euclidean" | "dotproduct";
}

deleteIndex()

indexName:

string
削除するインデックスの名前

createMetadataIndex()

フィルタリングを可能にするためにメタデータフィールドにインデックスを作成します。

indexName:

string
メタデータフィールドを含むインデックスの名前

propertyName:

string
インデックスを作成するメタデータフィールドの名前

indexType:

'string' | 'number' | 'boolean'
メタデータフィールドの型

deleteMetadataIndex()

メタデータフィールドからインデックスを削除します。

indexName:

string
メタデータフィールドを含むインデックスの名前

propertyName:

string
インデックスを削除するメタデータフィールドの名前

listMetadataIndexes()

インデックスのすべてのメタデータフィールドインデックスを一覧表示します。

indexName:

string
メタデータインデックスを一覧表示するインデックスの名前

updateVector()

インデックス内の特定のIDのベクトルまたはメタデータを更新します。

indexName:

string
更新するIDを含むインデックスの名前

id:

string
更新するベクトルまたはメタデータの一意の識別子

update:

{ vector?: number[]; metadata?: Record<string, any>; }
更新するベクトルやメタデータを含むオブジェクト

deleteVector()

インデックス内の特定のIDに対するベクトルとそれに関連するメタデータを削除します。

indexName:

string
削除するIDを含むインデックスの名前

id:

string
削除するベクトルとメタデータの一意の識別子

レスポンスタイプ

クエリ結果は以下の形式で返されます：

interface QueryResult {
  id: string;
  score: number;
  metadata: Record<string, any>;
  vector?: number[];
}

エラー処理

ストアは型付きエラーをスローし、それをキャッチすることができます：

try {
  await store.query({
    indexName: "index_name",
    queryVector: queryVector,
  });
} catch (error) {
  if (error instanceof VectorStoreError) {
    console.log(error.code); // 'connection_failed' | 'invalid_dimension' | etc
    console.log(error.details); // Additional error context
  }
}

環境変数

必要な環境変数：

  • CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID: あなたのCloudflareアカウントID
  • CLOUDFLARE_API_TOKEN: Vectorize権限を持つCloudflare APIトークン

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ChromaVectorPgVector