milvus如何使用

Milvus是一款开源的分布式向量数据库，专用于高效处理大规模的高维空间数据，如图像、文本等。它支持向量搜索和相似度计算，常用于推荐系统、搜索引擎和深度学习模型中的特征检索。

以下是使用Milvus的基本步骤：

1. **安装与初始化**：首先从GitHub上下载源码并安装，然后通过命令行启动服务，并创建集群。

2. **数据加载**：将训练好的向量数据导入到Milvus中，可以使用Python SDK提供的`Collection` API，指定列名称、维度等信息。

from milvus import Milvus

# 连接到Milvus服务器
milvus = Milvus(host='localhost', port=19530)

# 假设有一个向量表
collection_name = 'my_collection'
vector_fields = [{'name': 'vec', 'type': FieldDataType.FLOAT_VECTOR, 'dim': 128}]

# 创建集合
if not milvus.has_collection(collection_name):
    milvus.create_collection(collection_schema=collection_fields)

3. **向量存储**：使用`insert_vectors`方法插入向量数据。

4. **查询索引**：为了提高搜索效率，可以为数据建立倒排索引，例如LSH（局部敏感哈希）或IVF（基于桶的矢量化）。

index_file_size = 1 << 20  # 设置每个文件大小为1MB
nlist = 16384           # 每个桶的数量
metric_type = MetricType.L2

# 创建倒排索引
milvus.create_index(collection_name=collection_name, field_name='vec', index_type[IndexType.IVFLAT], params={"nlist": nlist})

# 插入查询
query_vecs = [[...]]  # 查询的向量列表
top_k = 10             # 返回最相似的前10个结果
res = milvus.search(collection_name, query_vecs, top_k, metric_type)