milvus Attu使用教程

Milvus是一款开源的分布式向量数据库，专用于处理大规模的高维向量数据。Attu是它的一个重要组件，通常被称为"Attentive Query Understanding"，即注意力查询理解模块，主要用于提升搜索的精度和性能。

以下是使用Milvus Attu的基本步骤：

1. **安装与初始化**: 首先需要从GitHub上下载 Milvus 源码并按照官方文档设置环境。安装完成后，创建一个新的库并配置索引。

pip install Milvus
milvus-client create_collection -collection_name my_collection -fields ... (列举字段)

2. **向数据库插入数据**: 使用`insert_vectors`函数将向量数据分批插入到库中。

import milvus
milvus_client = milvus.Milvus('localhost', '19530')
vector = [...] # 向量数据
milvus_client.insert([{"collection_name": "my_collection", "data": vector}])

3. **启用Attu**: Attu功能通常作为插件或API集成的一部分，在创建搜索任务时启用。例如，在Python SDK中，可以指定使用Attu模型执行搜索。

search_param = {
    "query_records": [...],  # 查询向量
    "top_k": 10,
    "metric_type": "IP",
    "params": {"model_type": "attu"}  # 如果有Attu，则设置此参数
}
res = milvus_client.search("my_collection", search_param)

4. **查询与分析**: 使用`search`或`predict`函数执行基于向量的查询，Attu会提供更智能的搜索结果排序和预测。

注意：实际操作时，需根据最新的Milvus版本文档和Attu的官方文档来调整细节。同时，Attu作为高级特性，可能需要特定的训练模型才能正常使用。