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腾讯云 COS 向量桶全功能管理技能。覆盖向量桶、索引、向量数据的全生命周期管理，包括创建/删除/查询向量桶、创建/管理索引、插入/查询/搜索/删除向量数据、策略管理等 16 个核心能力。Trigger phrases: vector bucket, vector index, vector search, 向量桶, 向量索引, 向量搜索, 向量存储, 插入向量, 相似度搜索, COS vector.
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21 archivos| name | cos-vector-bucket |
| description | 腾讯云 COS 向量桶全功能管理技能。覆盖向量桶、索引、向量数据的全生命周期管理，包括创建/删除/查询向量桶、创建/管理索引、插入/查询/搜索/删除向量数据、策略管理等 16 个核心能力。Trigger phrases: vector bucket, vector index, vector search, 向量桶, 向量索引, 向量搜索, 向量存储, 插入向量, 相似度搜索, COS vector. |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"env":["COS_VECTORS_SECRET_ID","COS_VECTORS_SECRET_KEY"]},"primaryEnv":"COS_VECTORS_SECRET_ID"}} |
腾讯云 COS 向量桶全功能管理技能
通过 cos-python-sdk-v5 的 CosVectorsClient 管理腾讯云 COS 向量桶的完整生命周期。
能力总览
| 类别 | 能力 | 脚本 |
|---|
| 向量桶管理 | 创建向量桶 | create_vector_bucket.py |
| 删除向量桶 | delete_vector_bucket.py |
| 查询向量桶信息 | get_vector_bucket.py |
| 列出所有向量桶 | list_vector_buckets.py |
| 桶策略管理 | 设置桶策略 | put_vector_bucket_policy.py |
| 获取桶策略 | get_vector_bucket_policy.py |
| 删除桶策略 | delete_vector_bucket_policy.py |
| 索引管理 | 创建索引 | create_index.py |
| 查询索引信息 | get_index.py |
|
| 向量数据操作 | 插入/更新向量 | put_vectors.py |
首次使用 — 环境检查
步骤 1：检查 Python SDK
python3 -c "from qcloud_cos import CosConfig, CosVectorsClient; print('OK')"
pip3 install cos-python-sdk-v5 --upgrade
步骤 2：检查凭证
确认以下环境变量已设置（或准备通过命令行参数传入）：
COS_VECTORS_SECRET_ID — 腾讯云 API 密钥 IDCOS_VECTORS_SECRET_KEY — 腾讯云 API 密钥 Key
请提供腾讯云凭证来连接 COS 向量存储服务：
- SecretId — 腾讯云 API 密钥 ID
- SecretKey — 腾讯云 API 密钥 Key
- Region — 存储桶区域（如 ap-guangzhou）
- Bucket — 向量桶名称（格式 BucketName-APPID，如 examplebucket-1250000000）
密钥获取：腾讯云控制台 > 访问管理 > API密钥管理
公共参数
| 参数 | 必需 | 说明 |
|---|
--secret-id | ✅ | 腾讯云 SecretId（或环境变量 COS_VECTORS_SECRET_ID） |
--secret-key | ✅ | 腾讯云 SecretKey（或环境变量 COS_VECTORS_SECRET_KEY） |
--region | ✅ | 地域，如 ap-guangzhou |
--bucket | ✅ | 向量桶名称，格式 BucketName-APPID |
--scheme | ❌ | 协议，http（默认）或 https |
一、向量桶管理
1. 创建向量桶
python3 {baseDir}/scripts/create_vector_bucket.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
[--sse-type AES256]
| 专有参数 | 说明 |
|---|
--sse-type | 可选，加密类型，当前仅支持 AES256 |
2. 删除向量桶
python3 {baseDir}/scripts/delete_vector_bucket.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>"
3. 查询向量桶信息
python3 {baseDir}/scripts/get_vector_bucket.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>"
4. 列出所有向量桶
python3 {baseDir}/scripts/list_vector_buckets.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
[--max-results 10] \
[--prefix "my-"]
| 专有参数 | 说明 |
|---|
--max-results | 可选，最大返回数量 |
--prefix | 可选，桶名前缀过滤 |
二、桶策略管理
5. 设置桶策略
python3 {baseDir}/scripts/put_vector_bucket_policy.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--policy '{"Statement": [...]}'
| 专有参数 | 说明 |
|---|
--policy | 必需，策略 JSON 字符串 |
6. 获取桶策略
python3 {baseDir}/scripts/get_vector_bucket_policy.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>"
7. 删除桶策略
python3 {baseDir}/scripts/delete_vector_bucket_policy.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>"
三、索引管理
8. 创建索引
python3 {baseDir}/scripts/create_index.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
--dimension <Dimension> \
[--data-type float32] \
[--distance-metric cosine] \
[--non-filterable-keys key1,key2]
| 专有参数 | 必需 | 说明 |
|---|
--index | ✅ | 索引名称 |
--dimension | ✅ | 向量维度，范围 1-4096 |
--data-type | ❌ | 数据类型，默认 float32 |
--distance-metric | ❌ | 距离度量，cosine（默认）或 euclidean |
--non-filterable-keys | ❌ | 非过滤元数据键，逗号分隔 |
9. 查询索引信息
python3 {baseDir}/scripts/get_index.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>"
10. 列出所有索引
python3 {baseDir}/scripts/list_indexes.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
[--max-results 10] \
[--prefix "demo-"]
11. 删除索引
python3 {baseDir}/scripts/delete_index.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>"
四、向量数据操作
12. 插入/更新向量
python3 {baseDir}/scripts/put_vectors.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
--vectors '[{"key":"doc-001","data":{"float32":[0.1,0.2,...]},"metadata":{"title":"标题"}}]'
python3 {baseDir}/scripts/put_vectors.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
--vectors-file vectors.json
| 专有参数 | 说明 |
|---|
--index | 必需，索引名称 |
--vectors | 向量数据 JSON 字符串 |
--vectors-file | 向量数据 JSON 文件路径（与 --vectors 二选一） |
[
{
"key": "doc-001",
"data": {"float32": [0.1, 0.2, 0.3, "..."]},
"metadata": {"title": "文档标题", "category": "分类"}
}
]
13. 获取指定向量
python3 {baseDir}/scripts/get_vectors.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
--keys "doc-001,doc-002" \
[--return-data] \
[--return-metadata]
| 专有参数 | 说明 |
|---|
--index | 必需，索引名称 |
--keys | 必需，向量键列表，逗号分隔 |
--return-data | 可选，返回向量数据 |
--return-metadata | 可选，返回元数据 |
14. 列出向量列表
python3 {baseDir}/scripts/list_vectors.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
[--max-results 10] \
[--return-data] \
[--return-metadata]
| 专有参数 | 说明 |
|---|
--index | 必需，索引名称 |
--max-results | 可选，最大返回数量 |
--return-data | 可选，返回向量数据 |
--return-metadata | 可选，返回元数据 |
--segment-count | 可选，分段总数 |
--segment-index | 可选，分段索引（从0开始） |
15. 删除向量
python3 {baseDir}/scripts/delete_vectors.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
--keys "doc-001,doc-002"
16. 相似度搜索（query_vectors）
python3 {baseDir}/scripts/query_vectors.py \
--secret-id "<SecretId>" \
--secret-key "<SecretKey>" \
--region "<Region>" \
--bucket "<BucketName-APPID>" \
--index "<IndexName>" \
--query-vector '[0.1, 0.2, ...]' \
--top-k 5 \
[--filter '{"category": {"$eq": "AI"}}'] \
[--return-distance] \
[--return-metadata]
python3 {baseDir}/scripts/query_vectors.py \
... \
--query-vector-file query.json \
--top-k 5
| 专有参数 | 必需 | 说明 |
|---|
--index | ✅ | 索引名称 |
--query-vector | ✅* | 查询向量 JSON 数组 |
--query-vector-file | ✅* | 查询向量文件（与 --query-vector 二选一） |
--top-k | ✅ | 返回最相似的 K 个结果 |
--filter | ❌ | 过滤条件 JSON，如 {"category": {"$eq": "AI"}} |
--return-distance | ❌ | 返回距离/相似度值 |
--return-metadata | ❌ | 返回元数据 |
关键技术细节
- CosVectorsClient：向量桶专用客户端，不同于普通的 CosS3Client
- Endpoint 配置：使用
Endpoint 参数（vectors.<Region>.coslake.com），SDK 会自动拼接 bucket 前缀
- 协议：默认使用
http 协议
- 桶名格式：必须为
BucketName-APPID 格式，如 examplebucket-1250000000
- 桶名规则：仅支持小写字母、数字和中划线
-，长度 3-63 个字符
- 向量维度：范围 1-4096
- 数据类型：当前支持
float32
- 距离度量：支持
cosine（余弦相似度）和 euclidean（欧氏距离）
- 加密类型：可选
AES256 服务端加密
公共模块
所有脚本共享 common.py 公共模块，提供：
base_parser() — 创建包含凭证参数的基础解析器create_client() — 初始化 CosVectorsClientsuccess_output() — 统一的成功输出格式（JSON）fail() — 统一的错误输出格式并退出handle_error() — 统一的异常处理（CosServiceError / CosClientError）run() — 包装主函数并捕获异常
错误处理
- CosServiceError：服务端错误（如桶已存在、权限不足等）
- CosClientError：客户端错误（如网络问题、参数错误等）
{"success": true, "action": "...", ...}
{"success": false, "error": "..."}
- 凭证是否正确
- Region 是否正确
- Bucket 名称格式是否符合要求
- 网络是否连通
API 参考
详细 API 参数定义见 references/api_reference.md。
