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# pip install pydantic requests
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from ElasticSearch.Utils.VectorDBUtil import VectorDBUtil
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def main():
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# 模拟长字符串文档内容
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long_text = """混凝土是一种广泛使用的建筑材料，由水泥、砂、石子和水混合而成。它具有高强度、耐久性和良好的可塑性，被广泛应用于建筑、桥梁、道路等土木工程领域。
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混凝土的历史可以追溯到古罗马时期，当时人们使用火山灰、石灰和碎石混合制成类似混凝土的材料。现代混凝土技术始于19世纪，随着波特兰水泥的发明而得到快速发展。
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混凝土的性能取决于其配合比，包括水灰比、砂率等参数。水灰比是影响混凝土强度的关键因素，较小的水灰比通常会产生更高强度的混凝土。
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为了改善混凝土的性能，常常会添加各种外加剂，如减水剂、早强剂、缓凝剂等。此外，还可以使用纤维增强、聚合物改性等技术来提高混凝土的韧性和耐久性。
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在施工过程中，混凝土需要适当的养护，以确保其强度正常发展。养护措施包括浇水、覆盖保湿、蒸汽养护等。
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随着建筑技术的发展，高性能混凝土、自密实混凝土、再生骨料混凝土等新型混凝土不断涌现，为土木工程领域提供了更多的选择。"""
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# 创建工具实例
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vector_util = VectorDBUtil()
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# 调用文本入库功能
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vector_util.text_to_vector_db(long_text)
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# 调用文本查询功能
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query = "混凝土"
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reranked_results = vector_util.query_vector_db(query, k=4)
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# 打印所有查询结果及其可信度
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print("最终查询结果：")
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for i, (result, score) in enumerate(reranked_results):
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print(f"结果 {i+1} (可信度: {score:.4f}):")
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print(result.page_content)
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print("---")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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