引言

在本篇文章中，我们将介绍 Milvus 的基本概念，并通过一个简单的示例展示如何在 Milvus 中创建集合、插入向量和执行搜索。最后，我们将概览 Milvus 提供的 API。

一、基本概念

1.1 集合 (Collection)

在 Milvus 中，集合类似于关系数据库中的表，它是用来存储向量的容器。集合可以有多个字段，每个字段对应一个向量属性。

1.2 向量 (Vector)

向量是多维空间中的点，通常用于表示数据的特征。在 Milvus 中，向量是集合中的基本存储单元。

1.3 索引 (Index)

索引是用来加速向量搜索的数据结构。Milvus 支持多种索引类型，如 FLAT、IVF、HNSW 等，每种索引类型都有其特定的适用场景。

二、快速上手

2.1 安装 Milvus Python Client

首先，确保你已经安装了 Milvus 服务。接下来，安装 Milvus 的 Python 客户端：

pip install pymilvus

2.2 创建集合

from pymilvus import Collection, FieldSchema, DataType, Dim, MetricType定义集合的 schema
fields = [FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128),
]创建集合
collection_name = "my_collection"
collection = Collection(name=collection_name, schema=fields)

2.3 插入向量

 假设我们有一些向量数据
vectors = [[0.1, 0.2, ..., 0.9, 1.0],[1.1, 1.2, ..., 1.9, 2.0],...
]插入向量
insert_result = collection.insert([vectors])

2.4 创建索引

 创建索引以加速搜索
collection.create_index(index_type="IVF_FLAT", params={"nlist": 1024})

2.5 执行搜索

 假设我们有一个查询向量
query_vector = [0.1, 0.2, ..., 0.9, 1.0]执行搜索
search_params = {"nprobe": 10,"metric_type": MetricType.L2,
}
results = collection.search(data=[query_vector],anns_field=collection_name,param=search_params,limit=10,output_fields=[],
)

三、API 概览

Milvus 提供了多种编程语言的 API，包括 Python、Java 等。

3.1 Python API

Milvus 提供了 Python SDK，名为 PyMilvus，它允许开发者在 Python 环境中方便地与 Milvus 进行交互，执行各种数据库操作，如连接、数据插入、查询、搜索、删除等。通过 PyMilvus，你可以轻松地将 Milvus 强大的向量数据库功能集成到你的 Python 应用程序中。

以下是关于 Milvus Python API 的一些关键信息：

3.1.1 安装 PyMilvus

你可以通过 pip 安装 PyMilvus。对于 Python 3.8 及以上版本，可以使用以下命令安装：

$ pip3 install pymilvus

若需要 Milvus 模型功能，可以使用：

$ pip3 install pymilvus[model]

安装特定版本的 PyMilvus：

$ pip3 install pymilvus==版本号

升级 PyMilvus 到最新版本：

$ pip3 install --upgrade pymilvus

3.1.2 兼容性

不同版本的 Milvus 推荐使用相应版本的 PyMilvus，以确保最佳兼容性。例如：

• Milvus 1.0.x 推荐使用 PyMilvus 1.0.1
• Milvus 2.3.x 推荐使用 PyMilvus 2.3.7
• Milvus 2.4.x 推荐使用 PyMilvus 2.4.0

3.1.3 基本使用

使用 PyMilvus 连接 Milvus 服务器并创建集合的示例代码：

from pymilvus import Collection, CollectionSchema, FieldSchema, DataType# 定义字段
fields = [FieldSchema(name="pk", dtype=DataType.VARCHAR, is_primary=True),FieldSchema(name="random", dtype=DataType.DOUBLE),FieldSchema(name="embeddings", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]# 创建集合的 schema
schema = CollectionSchema(fields, description="示例集合")# 创建集合
hello_milvus = Collection(name="hello_milvus", schema=schema)

3.1.4 数据操作

插入数据、创建索引、执行查询和搜索是 Milvus 中常见的数据操作。以下是一些操作的示例代码：

• 插入数据

# 假设 entities 是一个包含数据的列表
insert_result = hello_milvus.insert(entities)
hello_milvus.load()

• 创建索引

index = {"index_type": "IVF_FLAT","metric_type": "L2","params": {"nlist": 128},
}
hello_milvus.create_index("embeddings", index)

• 执行查询

result = hello_milvus.query(expr="random > 0.5", output_fields=["random", "embeddings"])

• 执行搜索

search_params = {"nprobe": 10}
result = hello_milvus.search(vectors_to_search, "embeddings", search_params, limit=10)

3.1.5 调试和开发

PyMilvus 还提供了一些工具来帮助开发者进行调试和开发：

• 获取子模块：

$ git submodule update --init

• 从 milvus-proto 生成 Python 文件：

$ make gen_proto

• 使用本地 PyMilvus 仓库为 Milvus 服务器：

$ make install

• 检查代码风格：

make lint

3.1.6 文档和资源

Milvus 提供了详尽的在线文档，其中包含了关于 PyMilvus 的更多信息和高级用法：

• PyMilvus 文档: PyMilvus Documentation

3.1.7 社区支持

如果在使用 PyMilvus 过程中有任何问题或建议，可以通过 Slack channel #py-milvus 与社区交流。

3.1.8 注意事项

• 确保 Milvus 服务正在运行，并且 Python 环境已正确安装且配置无误。
• 在执行数据插入操作后，调用 flush 方法确保数据已写入磁盘。
• 在创建索引前，需要确保数据已经插入并且索引字段是正确的。

3.2 Java API

3.2.1 Java SDK 简介

Milvus Java SDK 是一个开源项目，其源代码托管在 GitHub 上。它允许 Java 开发者通过编写 Java 代码与 Milvus 进行交互，执行包括数据插入、查询、搜索、删除等操作。

3.2.2 兼容性

Milvus Java SDK 与 Milvus 服务器的特定版本兼容。开发者需要确保使用的 Java SDK 版本与 Milvus 服务器版本相匹配。

3.2.3 安装

Java SDK 可以通过 Apache Maven 或 Gradle 下载安装。开发者需要在项目的 pom.xml 或 build.gradle 文件中添加相应的依赖。

快速开始

在使用 Java SDK 之前，需要满足一些先决条件，如 Java 8 或更高版本。此外，开发者需要了解如何连接到 Milvus 服务器，以及如何使用 Java SDK 进行基本的数据操作。

3.2.4 示例代码

以下是使用 Milvus Java SDK 连接到 Milvus 服务器并执行简单操作的示例代码：

import io.milvus.client.*;public class MilvusClientExample {public static void main(String[] args) {// 初始化 Milvus 客户端ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder().withHost("localhost").withPort(19530).build();MilvusClient client = new MilvusGrpcClient.Builder().build();try {client.connect(connectParam);// 创建集合示例String collectionName = "my_collection";String fieldName = "my_vector";int dimension = 128;String fieldSchema = String.format("{\"name\": \"%s\", \"type\": \"FLOAT_VECTOR\", \"params\": {\"dim\": %d}}", fieldName, dimension);String collectionSchema = String.format("{\"fields\": [%s], \"description\": \"my collection\"}", fieldSchema);client.createCollection(collectionSchema);// 其他操作...} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// 关闭客户端连接if (client != null && client.isConnected()) {client.disconnect();}}}
}

3.2.5 社区支持

Milvus 拥有活跃的社区，开发者可以通过 GitHub 提交 issue，或者加入 Discord 社区与其他开发者交流。

3.2.6 文档和资源

Milvus 官方提供了详尽的 Java SDK 文档，包括 API 参考、快速入门指南和最佳实践。

• Java SDK 文档: Java SDK Documentation

3.3 Go API

Milvus Go API 是 Milvus 提供的 Go 语言客户端库，它允许开发者在 Go 应用程序中与 Milvus 服务器进行交互，执行数据操作和向量搜索等任务。通过 Milvus Go API，Go 语言开发者可以轻松地将 Milvus 的强大功能集成到他们的应用程序中，以处理大规模的向量数据和执行高效的相似性搜索。

以下是关于 Milvus Go API 的一些关键信息：

3.3.1 安装

要安装 Milvus Go SDK，你需要有 Go 1.17 或更高版本。可以使用 go get 命令来安装：

go get -u github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2

3.3.2 兼容性

Milvus Go SDK 与 Milvus 服务器的特定版本是兼容的。例如，Milvus 2.3.x 推荐使用 Go SDK 版本 2.3.1。主要版本之间可能不兼容，因此需要注意与 Milvus 服务器匹配的 SDK 版本。

3.3.3 快速开始

安装完 Go SDK 后，你可以在你的 Go 应用程序中导入并使用它：

import "github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2/client"

3.3.4 示例代码

以下是使用 Milvus Go SDK 创建客户端连接和检查集合是否存在的示例代码：

client, err := client.NewClient(context.Background(), client.Config{Address: "localhost:19530",
})
if err != nil {// 处理错误
}
defer client.Close()// 检查集合是否存在
hasCollection := client.HasCollection(context.Background(), "YOUR_COLLECTION_NAME")

3.3.5 API 文档

Milvus Go SDK 的 API 文档可以在 Milvus 官方文档中找到，提供了关于如何使用 Go SDK 的详细信息和示例。

3.3.6 开源许可

Milvus Go SDK 是一个开源项目，遵循 Apache-2.0 许可协议，其源代码托管在 GitHub 上。

3.3.7 实际应用

Milvus Go SDK 可以用于构建多种 AI 应用，如图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等。

3.3.8 版本说明

Milvus Go SDK 有多个版本，每个版本对应不同版本的 Milvus 服务器。选择正确的版本对于确保兼容性至关重要。

3.3.9 安装指南

Milvus 官方文档提供了详细的 Go SDK 安装指南，包括系统要求和安装步骤。

3.4 RESTful API

Milvus 的 RESTful API 提供了一种通过 HTTP 请求与 Milvus 服务器交互的方式，允许用户在不同编程语言和环境中操作 Milvus 来管理集合和数据。通过 Milvus RESTful API，用户可以在多种编程环境中与 Milvus 进行交互，实现数据管理和搜索功能，这为构建基于 Milvus 的应用程序提供了灵活性和便利性。

以下是关于 Milvus RESTful API 的一些关键信息：

3.4.1 功能特点

• 操作集合：允许用户创建、列出、描述、删除集合。
• 数据管理：支持向集合中插入、查询、删除数据。
• 搜索功能：能够执行向量搜索操作。
• 动态字段：支持动态字段的创建和使用，增加了数据管理的灵活性。

3.4.2 使用前提

• Milvus 服务运行：确保 Milvus 服务正在运行。
• 端口开放：Milvus RESTful API 默认端口为 9091，确保该端口已开放。

3.4.3 认证信息

• Token：如果 Milvus 实例启用了认证，需在请求头中提供 Token，格式为用户名和密码以冒号分隔，例如 root:Milvus。

3.4.4 API 端点

• 集合操作：例如 GET ${MILVUS_HOST}:${MILVUS_PORT}/v1/vector/collections 用于列出所有集合。

3.4.5 示例请求

curl --request GET \--url "http://${MILVUS_HOST}:${MILVUS_PORT}/v1/vector/collections" \--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \--header "accept: application/json" \--header "content-type: application/json"

3.4.6 注意事项

• RESTful API 支持的集合操作与 SDK 中的功能相似，但可能在某些特性上存在差异。
• 某些操作可能需要特定的请求格式或参数。

3.4.7 文档和资源

• 官方文档：Milvus 提供了详尽的 RESTful API 文档，包括如何开始使用、API 端点、认证方式和示例请求。
  • RESTful API v2.2.x 文档：Milvus RESTful API v2.2.x
  • RESTful API v2.3.x 文档：Milvus RESTful API v2.3.x

3.4.8 社区支持

• 如果在使用 RESTful API 过程中遇到问题，可以通过 Milvus 社区获得帮助，例如 GitHub 仓库的 Issues 区域。
  • GitHub Issues：Milvus GitHub Issues

3.4.9 未来规划

• Milvus 社区正在不断扩展 RESTful API 的功能，包括支持更多的数据源迁移和简化迁移命令等。
  • 未来规划讨论：Milvus Confluence

总结

Milvus 的快速入门包括了基本概念的理解、一个简单的示例操作以及 Milvus API 的概览。通过这些步骤，你可以开始使用 Milvus 进行向量数据的存储和搜索。Milvus 的设计旨在简化向量数据库的使用，使其成为机器学习和人工智能应用中的有力工具。