使用Milvus进行向量存储的步骤可以归纳为以下几个主要部分：
一、环境准备
二、创建集合
定义集合模式：集合由多个字段组成，包括主键字段和向量字段。你需要定义这些字段，并指定它们的名称、数据类型和维度等参数。例如，定义一个名为"my_collection"的集合，包含一个主键字段"id"和一个128维的浮点型向量字段"embedding"。
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from pymilvus import Collection, FieldSchema, DataType | |
fields = [ | |
FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), | |
FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128) | |
] |
创建集合：使用定义的字段模式创建集合。
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collection = Collection(name="my_collection", schema=fields) |
三、插入向量数据
准备数据：将你的向量数据打包成Numpy数组或内存缓冲区。每个向量都应该有一个唯一的ID，以便后续检索。
插入数据：使用Milvus的插入接口将向量数据导入到集合中。你可以使用Python SDK的insert方法来实现这一点。
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import numpy as np | |
# 假设我们有一个Numpy数组，其中包含一些向量数据 | |
vectors = np.random.rand(10, 128) # 10个128维的随机向量 | |
# 将向量数据插入到集合中 | |
collection.insert([{"id": i, "embedding": vectors[i].tolist()} for i in range(10)]) |
四、构建索引（可选）
选择索引类型：Milvus提供了多种索引选择，包括向量索引、浮点型索引和整型索引。你需要根据你的需求选择最合适的索引类型。
构建索引：使用Milvus的索引构建接口为数据构建索引。这可以加速后续的相似度搜索操作。
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# 假设我们选择IVF_FLAT索引类型，并设置nlist为16384 | |
collection.create_index("embedding", IndexType.IVF_FLAT, params={"nlist": 16384}) |
五、执行相似度搜索
构造搜索查询：指定要搜索的集合、查询向量、搜索算法（如欧氏距离、余弦相似度等）和其他参数。
执行搜索：使用Milvus的搜索接口执行搜索操作。Milvus将返回匹配向量的ID和相似度分值。
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# 假设我们有一个查询向量 | |
query_vector = np.random.rand(1, 128) | |
# 执行搜索，并限制返回结果的数量为5 | |
results = collection.search(query_vector.tolist(), "embedding", params={"top_k": 5}, metric_type="L2") | |
# 处理搜索结果... |
以上是使用Milvus进行向量存储的基本步骤。请注意，这些步骤可能因你的具体需求和Milvus的版本而有所不同。因此，建议参考Milvus的官方文档以获取最准确和最新的信息。