【免费下载链接】hotdata-cliCLI for Hotdata项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hotdata-cli点击查看免费下载Hotdata CLI 是 Hotdata 平台的命令行工具支持向量搜索、BM25 全文检索与 SQL 查询。它做语义检索最大的特点是服务端自动 embedding一条命令为文本列建向量索引查询时服务端自动把问题文本向量化——全程不需要配置 embedding 密钥也不需要写任何向量处理代码。这篇文章带你 3 条命令跑通全流程。快速安装 Hotdata CLI通过 Homebrew 一行装好源码构建见 README.mdbrew install hotdata-dev/tap/cli安装后先登录并创建一个即时数据库instant database再把数据装进来hotdata auth login hotdata databases create --catalog demo hotdata databases load --catalog demo --table trips --file ./trips.csv一条命令建向量索引服务端自动embedding 整个向量搜索的核心只有两步。第一步对任意文本列建向量索引hotdata search create trips_notes --type vector \ --from demo.public.trips --column notes--type vector指向一个文本列时服务端会自动完成三件事用索引配置的 embedding 模型把每行文本向量化把结果物化为表上的notes_embedding列默认命名{列名}_embedding可用--output-column改名记住该索引使用的模型、距离度量与维度——查询时直接复用。 你不需要申请任何 embedding API key也不需要自己写 embedding 代码。系统预置了可用模型如sys_emb_openai开箱即用。第二步直接用自然语言搜索hotdata search 机场附加费争议 --index trips_notes服务端会自动把查询文本用同一个模型向量化执行距离计算并按距离升序返回最相似的结果默认前 10 条可用--limit调整。结果里还会自动隐藏每行 1536 维浮点数的 embedding 列避免刷屏——确实需要时加--select *即可取回。这条命令背后CLI 会把搜索编译成vector_distance(col, 查询文本)的 SQL 交给服务端执行实现可见 src/commands/search.rs默认排除生成的 embedding 列的投影逻辑在 src/commands/search.rs。向量检索进阶参数度量、维度与异步构建距离度量建索引时加--metric l2|cosine|dot语义场景一般选cosine指定模型加--provider id与--dimensions n指定 embedding 提供方和输出维度大表异步构建数据量大时加--async让索引在后台构建用hotdata jobs job_id跟踪进度。完整参数参考 skills/hotdata/subskills/search/SKILL.md。向量索引管理命令速查list / show / removehotdata search list # 查看当前数据库的搜索索引 hotdata search show trips_notes # 查看索引类型、列、度量、状态 hotdata search remove trips_notes⚠️ 注意两点索引在活动数据库hotdata databases use id设置内解析跨库可用-d/--database id指定自动 embedding 的向量索引不能与其他索引共存于同一张表——建索引前先用search list确认避免重复索引完整工作流见 INDEXES.md。自带embedding模型接入自己的模型默认模型不满足需求时可以用search embeddings接入自己的模型BYOM再让索引指向它hotdata search embeddings list hotdata search embeddings add --name my-embed --provider-type service \ --config {model:text-embedding-3-small} --provider-api-key key hotdata search create trips_notes --type vector \ --from demo.public.trips --column notes --provider provider_id--provider-api-key是 embedding 服务自己的密钥与登录用的--api-key不同也可以用--secret-name引用已有密钥。实现见 src/commands/embedding_providers.rs。text 还是 vector两种搜索怎么选类型建索引参数适用场景textBM25 全文--type text关键词精确匹配报错码、单号、专有名词vector语义--type vector模糊自然语言机场附加费争议、怎么退款这类语义相似查询 建议按数据特点组合使用结构化关键词走 text 索引开放式问答走 vector 索引同一个 CLI 里切换只需换个索引名。小结语义检索上手清单安装 CLI 并auth login登录建库 上传文本数据csv/json/parquet 均可search create name --type vector --from 表 --column 文本列search 自然语言问题 --index name享受语义检索从建库到搜出结果全程不写一行向量代码——这就是 Hotdata CLI 向量搜索服务端自动 embedding的价值。想深入更多检索与索引场景可阅读 skills/hotdata/subskills/search/SKILL.md。赞分享【免费下载链接】hotdata-cliCLI for Hotdata项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hotdata-cli点击查看免费下载相关推荐LiteDB 向量搜索演示工具实战基于 Gemini Embedding 的文档摄取与语义检索LiteDB 向量搜索演示工具实战基于 Gemini Embedding 的文档摄取与语义检索 导读 LiteDB.Demo.Tools.VectorSear嵌入式数据库文档数据库SQLite向量搜索Python实战5步实现本地语义搜索SQLite向量搜索Python实战5步实现本地语义搜索 SQLite向量搜索sqlite vec是一个强大的本地向量搜索扩展让你能够在任何SQLite向量数据库数据库MCP 服务器语义搜索实战基于 Azure OpenAI Embedding 与 pgvector 的产品智能检索MCP 服务器语义搜索实战基于 Azure OpenAI Embedding 与 pgvector 的产品智能检索 导读 本文是 mcp for beginn教程文档人工智能创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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