使用 OpenSearch 向量搜索版(通过 Python SDK ha3engine)推送文档并执行 HA/SQL 查询,适用于 RAG 与向量检索流程。
类: 提供者 : OpenSearch 矢量搜索版
功能概述
类: 提供者 : OpenSearch 矢量搜索版是一项面向实际任务的技能,主要用于使用 ha3engine SDK 来推文件并执行 HA/ SQL 搜索;此技能只关注 API/ SDK 的使用( 没有控制台步骤);
核心要点
- . prefectivesite。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
类别:provider
OpenSearch 向量搜索版
使用 ha3engine SDK 推送文档并执行 HA/SQL 搜索。本技能仅聚焦于 API/SDK 的使用(不涉及控制台操作步骤)。
前提条件
- 安装 SDK(建议在虚拟环境 venv 中安装,以避免 PEP 668 限制):
python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate python -m pip install alibabacloud-ha3engine
- 通过环境变量提供连接配置:
OPENSEARCH_ENDPOINT(API 域名)OPENSEARCH_INSTANCE_IDOPENSEARCH_USERNAMEOPENSEARCH_PASSWORDOPENSEARCH_DATASOURCE(数据源名称)OPENSEARCH_PK_FIELD(主键字段名称)
快速入门(推送 + 搜索)
import os
from alibabacloud_ha3engine import models, client
from Tea.exceptions import TeaException, RetryError
cfg = models.Config(
endpoint=os.getenv("OPENSEARCH_ENDPOINT"),
instance_id=os.getenv("OPENSEARCH_INSTANCE_ID"),
protocol="http",
access_user_name=os.getenv("OPENSEARCH_USERNAME"),
access_pass_word=os.getenv("OPENSEARCH_PASSWORD"),
)
ha3 = client.Client(cfg)
def push_docs():
data_source = os.getenv("OPENSEARCH_DATASOURCE")
pk_field = os.getenv("OPENSEARCH_PK_FIELD", "id")
documents = [
{"fields": {"id": 1, "title": "hello", "content": "world"}, "cmd": "add"},
{"fields": {"id": 2, "title": "faq", "content": "vector search"}, "cmd": "add"},
]
req = models.PushDocumentsRequestModel({}, documents)
return ha3.push_documents(data_source, pk_field, req)
def search_ha():
# HA 查询示例。请根据实际需要替换 cluster/table 名称。
query_str = (
"config=hit:5,format:json,qrs_chain:search"
"&&query=title:hello"
"&&cluster=general"
)
ha_query = models.SearchQuery(query=query_str)
req = models.SearchRequestModel({}, ha_query)
return ha3.search(req)
try:
print(push_docs().body)
print(search_ha())
except (TeaException, RetryError) as e:
print(e)
脚本快速入门
python skills/ai/search/alicloud-ai-search-opensearch/scripts/quickstart.py
所需环境变量:
OPENSEARCH_ENDPOINTOPENSEARCH_INSTANCE_IDOPENSEARCH_USERNAMEOPENSEARCH_PASSWORDOPENSEARCH_DATASOURCEOPENSEARCH_PK_FIELD(可选,默认为id)OPENSEARCH_CLUSTER(可选,默认为general)
可选参数:--cluster、--hit、--query。
SQL 风格搜索
from alibabacloud_ha3engine import models sql = "select * from&&kvpair=trace:INFO;formatType:json" sql_query = models.SearchQuery(sql=sql) req = models.SearchRequestModel({}, sql_query) resp = ha3.search(req) print(resp)
Claude Code / Codex 注意事项
- 使用
push_documents执行新增或删除类更新操作。 - 若查询字符串过长(>30KB),应改用 RESTful 搜索 API。
- HA 查询在向量检索与关键词检索结合场景下兼具高性能与灵活性;SQL 查询则更适用于结构化数据场景。
错误处理
- 认证错误:请确认用户名/密码及实例访问权限是否正确。
- 推送时返回 4xx 错误:请检查 schema 字段定义与
pk_field是否对齐。 - 返回 5xx 错误:建议采用退避重试策略。
验证
mkdir -p output/alicloud-ai-search-opensearch for f in skills/ai/search/alicloud-ai-search-opensearch/scripts/*.py; do python3 -m py_compile "$f" done echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-search-opensearch/validate.txt
通过标准:命令退出码为 0,且成功生成 output/alicloud-ai-search-opensearch/validate.txt 文件。
输出与证据
- 将产物、命令输出及 API 响应摘要保存至
output/alicloud-ai-search-opensearch/目录下。 - 证据文件中需包含关键参数(如地域、资源 ID、时间范围等),以确保可复现性。
工作流
- 确认用户意图、地域、标识符,以及操作是否为只读或变更类操作。
- 首先运行一个最小化的只读查询,验证连通性与权限。
- 使用明确参数与限定作用域执行目标操作。
- 校验结果,并保存输出与证据文件。
参考文档
SDK 包:
alibabacloud-ha3engine示例:OpenSearch 官方文档中的数据推送与 HA/SQL 搜索示例
资料来源列表:
references/sources.md
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