Expert vector database API guidance for developers: querying, inserting, filtering, and performance.
不说虚话——S6569 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S6569 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我用Pinecone在10万条商品向量里做相似度检索,给一段Python查询代码,top_k设为20,并说明怎么过滤价格低于200元的商品。
# 使用Pinecone进行商品向量相似度检索
pip install pinecone(注意:Pinecone新版SDK为 pinecone 包,旧版为 pinecone-client,API略有差异)```python
from pinecone import Pinecone
# 初始化客户端(推荐用环境变量管理密钥)
pc = Pinecone(api_key="YOUR_API_KEY")
index = pc.Index("your-index-name")
# 1. 生成查询向量(用与建库相同的Embedding模型)
query_embedding = your_embedding_model.encode("运动鞋") # 伪代码,替换为实际调用
# 2. 相似度检索,top_k=20,并用metadata过滤价格
results = index.query(
vector=query_embedding,
top_k=20,
include_metadata=True,
filter={
"price": {"$lt": 200} # 价格低于200元
}
)
# 3. 处理结果
for match in results["matches"]:
print(match["id"], match["score"], match["metadata"])
```
```python
index.upsert(vectors=[
("item_001", embedding_vector, {"price": 158, "category": "shoes"})
])
```
$lt:小于;$lte:小于等于$gt / $gte:大于 / 大于等于$eq / $ne:等于 / 不等于$in:在指定列表内(适合类目筛选)```python
filter={"price": {"$lt": 200}, "category": {"$eq": "shoes"}}
```
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S6569 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱,走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:



以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S6569」;交代任务背景与要求,Vector Search Expert即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代