milvus search

### Milvus 搜索引擎概述

Milvus 的查询引擎是其核心功能模块，支持快速的向量检索。该引擎不仅支持 GPU 加速和 CPU 并行计算，还通过多线程处理极大提升了检索速度[^1]。

import pymilvus as milvus

# 连接到 Milvus 实例
milvus.connect(host="localhost", port="19530")

# 创建集合
collection_param = {
    "fields": [
        {"name": "id", "type": DataType.INT64, "is_primary": True},
        {"name": "embedding", "type": DataType.FLOAT_VECTOR, "dim": 128}
    ],
    "description": "Example collection"
}

milvus.create_collection("example_collection", fields=collection_param)

# 插入数据
entities = [
    [i for i in range(10)],  # id field
    [[float(i)] * 128 for i in range(10)]  # embedding field
]

milvus.insert(collection_name="example_collection", entities=entities)

### 安装教程

对于希望在本地环境中部署 Milvus 的用户来说，官方提供了详细的安装文档。通常情况下，可以通过 Docker 或者 Kubernetes 来简化这一过程。以下是使用 Docker 部署 Milvus 的基本命令：

docker pull milvusdb/milvus:v2.3.0-cpu-d070722-5e559c
docker run -d --name milvus_cpu -p 19530:19530 -p 19121:19121 \
-v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
milvusdb/milvus:v2.3.0-cpu-d070722-5e559c

### 常见问题及解决方案

针对开发者可能遇到的一些典型挑战，《Milvus Java SDK 开源项目常见问题解决方案》提供了一系列实用建议[^2]。例如，在连接失败的情况下，可以尝试调整网络设置或确认服务器状态；而对于性能瓶颈，则可以从优化索引策略入手，比如选择合适的索引类型（如 IVFFLAT 或 IVFPQ），这有助于改善小批量查询的表现[^3]。