利用 pymilvus 使用milvus

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李霖

06月17日发表在 AI大模型图文创作平台阅读 166 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在Python环境中使用pymilvus库可以方便地操作Milvus向量数据库。下面是一个基本的例子，演示了如何创建集合，插入数据和执行搜索。

首先，确保你已经安装了pymilvus库：

pip3 install pymilvus

然后，连接到运行的Milvus服务，并进行操作：

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection  
# 连接到Milvus服务  
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")  
# 定义字段和集合模式  
dim = 128  
fields = [  
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),  
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)  
]  
schema = CollectionSchema(fields=fields, description="test collection")  
# 创建向量数据库  
collection = Collection(name="my_collection", schema=schema)  
# 插入一些向量数据  
import numpy as np  
vectors = np.random.rand(100, dim).tolist()  
ids = [i for i in range(len(vectors))]  
mr = collection.insert([ids, vectors])  
# 执行查询  
topK = 10  
query_embedding = vectors[0]  
res = collection.search(query_embedding, "embedding", param={'nprobe': 10}, limit=topK)

这个代码片段首先连接到运行在本地的Milvus服务，然后创建一个新的集合并插入一些随机生成的向量数据。之后，它将执行一个查询，返回查询向量的最近邻。

请注意，这只是一个非常基本的例子。Milvus提供了许多其他功能，包括分区、索引管理、数据管理和高级搜索等。具体信息可以参考pymilvus的官方文档。

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20条评论

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虚情假意

06月23日

示例代码清晰易懂，对于新手很有帮助，特别是首次连接和查询向量的部分。

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刺激： @虚情假意

文本格式如下：

在处理连接和查询向量时，掌握 pymilvus 的用法确实可以帮助新手更快上手。除了基础的连接示例外，深入理解一些高级特性也很重要。例如，在创建集合时，可以设置分片和副本等参数，从而优化查询性能。下面是一个简单的示例：

from pymilvus import Collection, connections

# 连接到 Milvus
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 创建集合
collection_name = "example_collection"
fields = [
    {"name": "vector", "type": "FLOAT_VECTOR", "params": {"dimension": 128}},
    {"name": "id", "type": "INT64", "is_primary": True}
]
collection = Collection(name=collection_name, fields=fields)

# 插入数据
import numpy as np

# 假设有100个128维的向量
vectors = np.random.rand(100, 128).astype(np.float32).tolist()
ids = list(range(100))
collection.insert([ids, vectors])

在查找向量时，除了简单的查询外，使用合适的搜索参数如 'limit' 和 'threshold' 也会显著提高查询效率和精度。同时还可以考虑使用适合的索引类型，比如 IVF_FLAT 或 HNSW，以优化查询性能。可以参考 Milvus 的官方文档 Milvus Documentation 以获取更深入的知识和使用技巧。整体而言，尝试不同的配置和参数将有助于找到最佳的实现方式。

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炽热

06月28日

代码段示例非常实用，展示了基本操作步骤。如果可以增加一些高级用法的例子就更好了。

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天气真好： @炽热

text 利用 pymilvus 进行操作确实有很多值得探讨的地方，特别是在如何优化性能和增加系统的灵活性方面。除了基本的插入和查询操作外，可以考虑使用数据分片和索引来提高查询效率。例如，创建一个自定义的索引：

from pymilvus import Collection

collection = Collection("your_collection_name")
collection.create_index(field_name="your_field_name", index_params={"index_type": "IVF_FLAT", "nlist": 100})

此外，使用 search 方法时，调节 k 值和 metric_type 也可以显著影响查询的效果和速度。如果对聚合查询感兴趣，可以使用 aggregate 方法来获取更深入的统计数据。

对于需要处理大量数据的应用，建议参考 Milvus 的官方文档 Milvus Docs 以获取更全面的内容。希望能看到更多关于高级用法的探讨。

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xiaoxiancai

07月05日

使用numpy生成随机向量很实用。对于大规模数据的处理，或许可以考虑优化插入的效率。

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忆往事： @xiaoxiancai

对于大规模数据处理的插入效率问题，确实是一个值得关注的方向。除了使用numpy生成随机向量外，考虑到Milvus的批量插入特性，利用insert方法一次性插入多个向量可以显著提升性能。例如，可以在生成向量后，将它们存储在一个列表中，并使用以下代码进行批量插入：

import numpy as np
from pymilvus import Collection

# 假设已经连接到Milvus服务并获取到Collection
collection = Collection("your_collection_name")

# 生成1000个随机向量，每个向量128维
num_vectors = 1000
dim = 128
vectors = np.random.rand(num_vectors, dim).tolist()

# 批量插入到Milvus
collection.insert(vectors)

此外，考虑使用适当的索引策略，以提升后续查询的效率。例如，如果数据较为静态，可以使用IVF_FLAT或HNSW索引来加速查询。相关的使用说明可以参考Milvus的官方文档：Milvus Documentation.

这些策略有助于优化整体性能，也为大数据场景下的实际应用提供了有力支持。

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绰绰

07月09日

文中的链接提供了进一步阅读的机会，对于想深入了解pymilvus功能的用户是个好起点。

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裙下之君： @绰绰

对于pymilvus的使用，确实有许多细节可以深入挖掘。要想高效操作Milvus，可以考虑使用以下代码示例来搭建一个简单的向量存储和检索过程。

from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection

# 连接到Milvus
connections.connect("default", host='localhost', port='19530')

# 定义集合的schema
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]
schema = CollectionSchema(fields, description="例子集合")
collection = Collection("example_collection", schema)

# 插入数据
import numpy as np
vectors = np.random.random((1000, 128)).astype(np.float32).tolist()  # 1000个128维向量
collection.insert([vectors])

# 创建索引
collection.create_index("vector", {"index_type": "FLAT", "metric_type": "L2", "params": {}})

# 查询
query_vectors = np.random.random((5, 128)).astype(np.float32).tolist()  # 查询5个向量
results = collection.search(query_vectors, "vector", limit=10)

# 输出结果
for result in results:
    print(result)

这样一个简单的示例展示了连接、插入和查询的基本流程。扩展这个示例可以帮助理解pymilvus的其他特性，比如索引类型和相似度计算等内容。想要了解更多细节和最佳实践，可以参考Milvus的官方文档：Milvus Docs。

通过这些实践，能够更深入地掌握pymilvus的使用方法，相信会对大家有所帮助。

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分界线

07月12日

基础示例有助于理解Milvus的基本概念，尤其是如何进行向量搜索。

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安分守己： @分界线

在理解Milvus的基本概念时，确实基础示例扮演了重要角色。向量搜索的过程紧密关联到如何将数据有效地转化为向量。例如，使用pymilvus时可以通过以下简单代码来建立连接并进行向量插入：

from pymilvus import connections, Collection, utility

# 连接Milvus
connections.connect("default", host='localhost', port='19530')

# 创建集合
collection_name = 'example_collection'
if not utility.has_collection(collection_name):
    collection = Collection(name=collection_name, schema=[...])  # 在这里定义schema

# 插入向量
vectors = [[...], [...]]  # 这里填入要插入的向量
collection.insert(vectors)

# 查询向量
query_vector = [...]
results = collection.query(query_vector)

print("查询结果:", results)

通过上述过程，可以直观地掌握Milvus的工作流程，同时也能深入理解向量的语义。对于想要进一步学习Milvus的人，建议查看Milvus的官方文档，尤其是Milvus Documentation中的向量搜索部分，有助于获取更深入的理解和应用示例。

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韦海溢

07月21日

可以尝试添加关于索引管理的例子，会帮助用户提高搜索效率。

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昔瞳： @韦海溢

在进行向量搜索时，索引管理确实是一个重要的环节，能够显著提升搜索效率和准确性。例如，在使用 pymilvus 创建索引时，可以选择合适的索引类型以匹配数据的特性，从而提高查询速度。以下是一个简单的示例，展示如何在 pymilvus 中创建和管理索引：

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection

# 连接到 Milvus 服务
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 定义 schema
fields = [
    FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128),
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True)
]
schema = CollectionSchema(fields, description="Example collection schema")

# 创建集合
collection = Collection("example_collection", schema)
collection.create_index("vector", {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "params": {"nlist": 128},
    "metric_type": "L2"
})

# 搜索时使用创建的索引
results = collection.search(
    data=[[0.1] * 128],
    anns_field="vector",
    param={"nprobe": 10},
    limit=5,
    expr=None
)

print(results)

在实际应用中，合适的索引结构和参数设置可以根据查询需求和数据特性进行调整。如选择 IVF_PQ 或 HNSW 索引类型，可能会经过几次尝试，以找到最佳配置。更多关于索引管理的细节，可以参考 Milvus 官方文档。

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逾期

07月29日

具体如何自定义查询参数部分缺少详细说明，建议补充相关文档链接。

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默然： @逾期

自定义查询参数在使用 pymilvus 进行 Milvus 查询时确实是一个重要的部分，掌握这些细节可以帮助提升查询的精准度与效率。可以参考以下的方式来实现自定义查询：

from pymilvus import connections, Collection

# 连接到 Milvus
connections.connect("default", host='localhost', port='19530')

# 索引集合
collection_name = "my_collection"
collection = Collection(name=collection_name)

# 自定义查询参数
query_params = {
    "field": "embedding",
    "metric_type": "L2",
    "top_k": 10,
    "params": {"nprobe": 10}
}

# 执行查询
results = collection.query(expr="some_expression", **query_params)

# 打印查询结果
print(results)

在这里，`query_params` 字典中可以根据需要自定义不同的参数，特别是在设置 `metric_type` 和 `nprobe` 时，可以根据应用场景进行调整。此外，建议访问 [Milvus Documentation](https://milvus.io/docs/) 来获取更详细的配置和参数说明。这样可以更全面地了解如何优化查询，提升使用体验。

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笑颜

08月01日

代码段演示了如何在Milvus中有效地管理向量，这是数据科学项目中常用的任务。

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浅怀： @笑颜

对于向量管理的讨论，使用 pymilvus 操作 Milvus 确实是一个重要的步骤。在实际应用中，除了管理向量的插入和查询，确保向量的有效性和相似性也同样关键。比如，在插入向量前，常常需要对其进行归一化处理，以提高后续查询的准确性和性能。

可以参考以下的代码示例来实现向量的归一化：

import numpy as np

def normalize_vectors(vectors):
    """归一化向量"""
    norms = np.linalg.norm(vectors, axis=1, keepdims=True)
    normalized_vectors = vectors / norms
    return normalized_vectors

# 假设 vectors 是一个 numpy 数组，包含待管理的向量
normalized_vectors = normalize_vectors(vectors)

同时，对于存储的向量特征而言，合理选择索引策略也至关重要。Milvus 提供了多种索引类型，比如 IVF_FLAT、IVF_SQ8 等，根据数据的特点选择合适的索引有助于提升查询效率。

可以参考 Milvus 的官方文档，以获得详细的 API 使用指南和索引策略的选择建议：Milvus Documentation。这些资源非常有助于深入理解向量搜索系统的构建和优化，方便实现更高效的数据处理。

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末世

08月06日

对刚接触Milvus和Python接口的用户来说，示例代码直观明了，可作为入门教程。

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苍了夏靡： @末世

在学习使用 pymilvus 接口时，理解基本的操作确实非常重要。通过简单明了的示例，能够帮助新手快速上手。可以尝试以下基本的示例代码，展示如何连接到 Milvus 和插入数据：

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, Collection

# 连接到 Milvus
connections.connect("default", host='127.0.0.1', port='19530')

# 定义字段
field1 = FieldSchema(name="id", dtype="INT64", is_primary=True, auto_id=True)
field2 = FieldSchema(name="vector", dtype="FLOAT_VECTOR", dim=128)

# 创建集合
schema = CollectionSchema(fields=[field1, field2])
collection = Collection(name="example_collection", schema=schema)

# 插入数据示例
import numpy as np

vectors = np.random.random((10, 128)).astype(np.float32).tolist()
collection.insert([vectors])

上面的代码展示了如何建立连接、定义字段，创建集合以及插入数据。这对于想要掌握 Milvus 基础操作的人来说，提供了一份清晰的入门参考。

若需更深入的理解，可以参考 Milvus 官方文档，了解更多关于数据管理和查询的内容。

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zzzzzz

08月14日

为了提高代码的实用性，可以展示一些异常处理的示例以应对连接中断或数据错误。

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厚爱： @zzzzzz

在处理 Milvus 的连接和数据操作时，异常处理确实是一个很重要的环节，尤其是在网络不稳定或者数据不符合预期的情况下。以下是一些常见的异常处理示例，可以帮助提高代码的鲁棒性。

首先，确保在连接到 Milvus 之前检查网络状态，并在连接时添加异常处理：

from pymilvus import connections, MilvusException

try:
    connections.connect(host='localhost', port='19530')
except MilvusException as e:
    print(f"连接失败: {e}")

数据插入和查询也需要适当处理，以下是一个示例：

from pymilvus import Collection, CollectionSchema, FieldSchema

collection = Collection("example_collection")

try:
    # 假设我们要插入一些数据
    data_to_insert = [...]
    collection.insert(data_to_insert)
except Exception as e:
    print(f"数据插入失败: {e}")

try:
    results = collection.query(expr="some_expression")
except Exception as e:
    print(f"查询失败: {e}")

这样的处理不仅能提高代码的稳定性，还能给用户提供更友好的反馈。有关更多异常处理的最佳实践，可以参考 Milvus 官方文档.

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