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# pip install pydantic requests
from ElasticSearch.Utils.VectorDBUtil import VectorDBUtil
def main():
# 模拟长字符串文档内容
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。
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。
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。
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。
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。
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。"""
# 创建工具实例
vector_util = VectorDBUtil()
# 调用文本入库功能
vector_util.text_to_vector_db(long_text)
# 调用文本查询功能
query = "混凝土"
reranked_results = vector_util.query_vector_db(query, k=4)
# 打印所有查询结果及其可信度
print("最终查询结果:")
for i, (result, score) in enumerate(reranked_results):
print(f"结果 {i+1} (可信度: {score:.4f}):")
print(result.page_content)
print("---")
if __name__ == "__main__":
main()