Milvus 是一个开源的向量数据库，专门用于处理和管理大规模的向量数据。它通常应用于机器学习、深度学习和人工智能等领域，特别是在需要进行相似性搜索、推荐系统、图像检索和自然语言处理等场景中。
主要特点
- 高性能：Milvus 采用了高效的索引算法，可以支持快速的近似最近邻（ANN）搜索。
- 可扩展性：可以轻松扩展以处理PB级别的数据，适合大规模数据集。
- 多种数据类型支持：支持各种类型的向量数据，包括浮点数、二进制向量等。
- 灵活的数据管理：提供 RESTful API 和 gRPC 接口，可以方便地进行数据插入、查询和管理。
- 跨平台兼容性：支持多种操作系统，包括 Linux 和 Windows。
使用场景
- 推荐系统：基于用户行为或兴趣进行个性化推荐。
- 图像检索：通过特征向量来查找相似图片。
- 自然语言处理：对文本进行嵌入并实现语义搜索。
基本用法示例
以下是使用 Milvus 的一些基本步骤：
- 安装 Milvus 可以通过 Docker 或从源代码安装 Milvus。
docker run -d --name milvus_cpu -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest
- 连接到 Milvus 使用客户端库连接到 Milvus，例如 Python 客户端：
from pymilvus import connections
# 连接到 Milvus 数据库
connections.connect("default", host="127.0.0.1", port="19530")
- 创建集合
from pymilvus import CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection
# 定义字段
fields = [
FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]
# 创建集合模式
schema = CollectionSchema(fields)
# 创建集合
collection = Collection("example_collection", schema)
- 插入数据
import numpy as np
# 构造插入数据（假设有100个128维的向量）
vectors = np.random.rand(100, 128).tolist()
ids = list(range(100))
# 插入到集合中
collection.insert([ids, vectors])
- 执行查询
# 查询相似向量（假设你有一个待查询的向量）
query_vector = np.random.rand(128).tolist()
results = collection.search(query_vector, "vector", param={"nprobe": 10}, limit=10)
for result in results:
print(result)
总结
Milvus 是一种强大的工具，可用于存储和搜索大规模向量数据，广泛应用于现代 AI 应用程序。由于其高性能、高可扩展性以及丰富的功能，它在许多实际应用中得到了越来越多的关注。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![// 调用 zipImage 方法时
const zipBase64 = this.zipImage(images);
zipBase64返回的是Promise数据集，数据集中包含Base64数据，数据集格式如下：
imgStr1qwe Promise {<pending>}__proto__: Promise[[PromiseState]]:](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162238408381987.png)
