Milvus 詳細介紹與上手教程

RAG milvus

什么是 Milvus?

Milvus 是一個開源的向量數(shù)據(jù)庫,專為管理和檢索大量向量數(shù)據(jù)而設(shè)計,廣泛應(yīng)用于人工智能、推薦系統(tǒng)、圖像檢索、自然語言處理等領(lǐng)域。它支持 PB 級別的數(shù)據(jù)存儲,提供高性能的向量檢索服務(wù)。

Milvus 的核心功能

1. 高效檢索: 支持 ANN(近似最近鄰)檢索,適用于超大規(guī)模向量檢索任務(wù)。

2. 多數(shù)據(jù)類型: 支持文本、圖像、視頻等多種嵌入向量數(shù)據(jù)。

3. 彈性擴展: 支持水平擴展和分布式部署。

4. 多種索引類型: 包括 IVF、HNSW、DiskANN 等。

5. 多語言 SDK 支持: 提供 Python、Java、Go、C++ 等多種 SDK。

6. 云原生架構(gòu): 支持 Kubernetes 部署,便于云上運行。

Milvus 的應(yīng)用場景

1. 圖像和視頻檢索(內(nèi)容推薦)

2. 自然語言處理(語義檢索與推薦)

3. 推薦系統(tǒng)(個性化推薦)

4. 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析(DNA 比對)

5. 安全監(jiān)控(面部識別)

Milvus 快速上手教程

1. 環(huán)境準備

? 操作系統(tǒng):Linux/macOS/Windows

? 安裝 Docker(推薦)或 Kubernetes(用于生產(chǎn)環(huán)境)

2. 安裝 Milvus

使用 Docker 快速啟動:

docker pull milvusdb/milvus:latest

docker run -d –name milvus-standalone -p 19530:19530 -p 8080:8080 milvusdb/milvus:latest

3. 創(chuàng)建 Milvus 客戶端

安裝 Milvus Python SDK:

pip install pymilvus

4. 連接到 Milvus

from pymilvus import connections

connections.connect(

    alias=”default”,

    host=”localhost”,

    port=”19530″

)

5. 創(chuàng)建集合與插入數(shù)據(jù)

from pymilvus import Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# 定義字段

fields = [

    FieldSchema(name=”id”, dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),

    FieldSchema(name=”embedding”, dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)

]

# 定義集合架構(gòu)

schema = CollectionSchema(fields, “向量數(shù)據(jù)集合”)

# 創(chuàng)建集合

collection = Collection(“example_collection”, schema)

# 插入數(shù)據(jù)

import numpy as np

data = [

    [i for i in range(1000)],              # id

    np.random.random([1000, 128]).tolist() # 隨機向量

]

collection.insert(data)

6. 創(chuàng)建索引與檢索

# 創(chuàng)建索引

index_params = {

    “metric_type”: “L2”,

    “index_type”: “IVF_FLAT”,

    “params”: {“nlist”: 100}

}

collection.create_index(field_name=”embedding”, index_params=index_params)

# 搜索向量

search_params = {

    “metric_type”: “L2”,

    “params”: {“nprobe”: 10}

}

query_vector = np.random.random([1, 128]).tolist()

results = collection.search(

    data=query_vector,

    anns_field=”embedding”,

    param=search_params,

    limit=5

)

# 輸出結(jié)果

for result in results[0]:

    print(f”ID: {result.id}, Distance: {result.distance}”)

Milvus 官方資源

? 官網(wǎng):Milvus 官方網(wǎng)站

? 文檔:Milvus 文檔中心

? GitHub:Milvus GitHub 倉庫

如果需要更詳細的教程或針對特定場景的使用指導(dǎo),請告訴我!

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