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from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct

with VectorAIClient("localhost:50051") as client:
    # vectors_config defines the shape of your data: dimensions + similarity metric
    client.collections.create("my_collection", vectors_config=VectorParams(size=128, distance=Distance.Cosine))
    client.points.upsert("my_collection", [
        PointStruct(id=1, vector=[0.1] * 128, payload={"label": "first vector"}),
    ])
    # replace query vector with your model's output for semantic search
    results = client.points.search("my_collection", vector=[0.15] * 128, limit=1)
    print(results[0].payload)  # {"label": "first vector"}

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const client = new VectorAIClient('localhost:6574');

// vectors_config defines the shape of your data: dimensions + similarity metric
await client.collections.create('my_collection', { dimension: 128, distanceMetric: 'COSINE' });

await client.points.upsert('my_collection', [
    { id: 1, vector: new Array(128).fill(0.1), payload: { label: 'first vector' } },
]);

// replace query vector with your model's output for semantic search
const results = await client.points.search('my_collection', new Array(128).fill(0.15), { limit: 1 });
console.log(results[0].payload);  // { label: 'first vector' }

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