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向量数据库:Milvus

特性

        Milvus由Go(63.4%),Python(17.0%),C++(16.6%),Shell(1.3%)等语言开发开发,支持python,go,java接口(C++,Rust,c#等语言还在开发中),支持单机、集群部署,支持CPU、GPU运算。Milvus 中的所有搜索和查询操作都在内存中执行。,当前支持的Dimensions of a vector的最大值为32,768。其他限制。

使用步骤:

         M i l v u s 和之前讨论的 f a i s s , u s e a r c h 的不同在于,使用前需要先安装服务端的 M i l v u s ,否则会有以下错误: \color{red} Milvus和之前讨论的faiss,usearch的不同在于,使用前需要先安装服务端的Milvus,否则会有以下错误: Milvus和之前讨论的faiss,usearch的不同在于,使用前需要先安装服务端的Milvus,否则会有以下错误:pymilvus.exceptions.MilvusException: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530. Timeout)>

安装Milvus:根据你的操作系统和需求,选择适合的安装方式,可以是Docker容器、二进制文件或源代码编译安装。

在这里插入图片描述

dokcer

  • curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
  • sudo chmod +x ./docker-compose-linux-x86_64
  • sudo cp ./docker-compose-linux-x86_64 /usr/bin/docker-compose
  • docker-compose version
  • link: Docker的快速使用, docker 中使用gpu, Docker Compose: 集合管理Docker的工具安装

安装

  • wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.4/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
  • sudo docker compose up -d
$ sudo docker compose up -d
[+] Running 23/23✔ standalone 7 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿]      0B/0B      Pulled                                                                                                                                                                                                                                                                               13.8s ✔ d5fd17ec1767 Pull complete                                                                                                                                                                                                                                                                                                        2.4s ✔ 7ab813dbf013 Pull complete                                                                                                                                                                                                                                                                                                        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[+] Running 4/4✔ Network milvus               Created                                                                                                                                                                                                                                                                                                0.1s ✔ Container milvus-minio       Started                                                                                                                                                                                                                                                                                                4.6s ✔ Container milvus-etcd        Started                                                                                                                                                                                                                                                                                                3.5s ✔ Container milvus-standalone  Started   
$ sudo docker compose ps
NAME                IMAGE                                      COMMAND                  SERVICE             CREATED              STATUS                        PORTS
milvus-etcd         quay.io/coreos/etcd:v3.5.5                 "etcd -advertise-cli…"   etcd                About a minute ago   Up About a minute (healthy)   2379-2380/tcp
milvus-minio        minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z   "/usr/bin/docker-ent…"   minio               About a minute ago   Up About a minute (healthy)   0.0.0.0:9000-9001->9000-9001/tcp, :::9000-9001->9000-9001/tcp
milvus-standalone   milvusdb/milvus:v2.3.4                     "/tini -- milvus run…"   standalone          About a minute ago   Up About a minute (healthy)   0.0.0.0:9091->9091/tcp, :::9091->9091/tcp, 0.0.0.0:19530->19530/tcp, :::19530->19530/tcp

测试链接

  • docker port milvus-standalone 19530/tcp // docker port 命令用于查看正在运行的容器中某个端口的映射情况
$ sudo docker port milvus-standalone 19530/tcp
0.0.0.0:19530
[::]:19530

停止 Milvus服务

  • 要停止 Milvus 单机版,请运行:

  • sudo docker compose down

  • 如需在停止 Milvus 后删除数据,请执行以下命令:

  • sudo rm -rf volumes

客户端使用

安装

$ pip3 install pymilvus # https://github.com/milvus-io/pymilvus

使用

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection, utility# --------------------------------------------------------------------------------------------
# 服务器地址信息
HOST = '127.0.0.1'
PORT = '19530'
# 向量信息
DIM = 200 # dimension
COLLECTION_NAME = 'test'
# --------------------------------------------------------------------------------------------
# 创建 Milvus 集合,可参考https://milvus.io/docs/create_collection.md
def create_milvus_collection(collection_name, dim):# 是否已存在同名集合if utility.has_collection(collection_name):utility.drop_collection(collection_name)# 如果存在,则删除已有集合# 定义集合的字段信息。注:为了降低数据插入的复杂度,Milvus 允许你为每个标量字段指定一个默认值,不包括主键字段fields = [FieldSchema(name='path', dtype=DataType.VARCHAR, description='图像路径', max_length=500, is_primary=True, auto_id=False),# 存储图像路径的 'path' 字段FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, description='图像嵌入向量', dim=dim)# 存储图像嵌入向量的 'embedding' 字段]# 创建集合的模式schema = CollectionSchema(fields=fields, description='集合描述信息')# 使用架构创建集合,到这一步创建的集合就能使用了collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)#  定义用于创建索引的参数,以下示例构建一个 10 聚类IVF_FLAT索引,其中欧几里得距离 (L2) 作为相似度指标index_params = {"metric_type":"L2","index_type":"IVF_FLAT","params":{"nlist":10}}# 在 'embedding' 字段上使用指定参数创建索引collection.create_index(field_name='embedding', index_params=index_params)# 返回创建好的集合对象return collection# 发起连接
connections.connect(host=HOST, port=PORT)# 创建 collection
collection = create_milvus_collection(COLLECTION_NAME, DIM)
print(f'A new collection created: {COLLECTION_NAME}')
# 或者直接连接已有collection collection = Collection("book")import random
data = [ [str(i) for i in range(2000)],  [[random.random() for _ in range(200)] for _ in range(2000)], # None,]
print(len(data))
mr = collection.insert(data)search_params = {"metric_type": "L2", "offset": 0, "ignore_growing": False, "params": {"nprobe": 10}
}collection.load()
results = collection.search(data=[[random.random() for _ in range(200)]], anns_field="embedding", # Name of the field to search on.param=search_params,limit=10,expr=None,# 用于筛选属性的布尔表达式。有关更多信息,请参见布尔表达式规则。https://milvus.io/docs/boolean.mdoutput_fields=['embedding'],#要返回的字段的名称。Milvus 支持返回向量字段。(可选)	# consistency_level="Strong" # 搜索的一致性级别(可选)	
)print(results[0].ids)
print(results[0].distances)
hit = results[0][0]
print(hit.entity.get('embedding')) # 需要指定output_fields# ['537', '1228', '389', '1527', '395', '190', '1221', '555', '1789', '886']
# [25.513811111450195, 26.030805587768555, 26.122865676879883, 26.59450912475586, 26.952003479003906, 27.123659133911133, 27.264328002929688, 27.28336524963379, 27.417621612548828, 27.71729278564453]
# [0.15461023, 0.30096045, 0.26865703, 0.25927073, 0.33812553, 0.54217076, 0.15246719, 0.731632, 0.45709008, 0.79914236, 0.9088526, 0.02686498, 0.42263803, 0.69333476, 0.39840952, 0.6991515, 0.5305877, 0.6620755, 0.5817265, 0.21614578, 0.8906462, 0.64077824, 0.09763326, 0.8131759, 0.31869066, 0.7435266, 0.727443, 0.6023419, 0.665456, 0.3228657, 0.10494679, 0.7091096, 0.3667962, 0.3149366, 0.15853179, 0.24909244, 0.23726037, 0.17990382, 0.3514512, 0.116617575, 0.5656539, 0.36453706, 0.7430549, 0.5163423, 0.17115992, 0.3062062, 0.9076736, 0.5650338, 0.43389124, 0.6029854, 0.3382137, 0.38251325, 0.7953752, 0.19413383, 0.21625121, 0.04543528, 0.97489053, 0.76131046, 0.17360009, 0.32513952, 0.7822587, 0.99820197, 0.97119784, 0.11839666, 0.004737074, 0.18586244, 0.21051529, 0.5463567, 0.28732273, 0.59985745, 0.35132825, 0.17821868, 0.08039577, 0.22121702, 0.51074564, 0.9789643, 0.91906327, 0.3212936, 0.9785981, 0.70479745, 0.77640325, 0.03191031, 0.12803258, 0.8522966, 0.48946765, 0.8437068, 0.17805281, 0.3471558, 0.7912329, 0.19458486, 0.9588124, 0.5400154, 0.3107983, 0.08004966, 0.40348408, 0.8400167, 0.255088, 0.29406822, 0.69000036, 0.7577903, 0.6970145, 0.99666446, 0.5368813, 0.25070563, 0.10906121, 0.6366669, 0.75897807, 0.2470287, 0.83007634, 0.17270081, 0.37081972, 0.5600866, 0.47211888, 0.48388532, 0.09467795, 0.43837216, 0.3848784, 0.33862317, 0.5992313, 0.49879825, 0.21382369, 0.4665225, 0.20776376, 0.41195828, 0.77341104, 0.41533098, 0.1488313, 0.29170626, 0.90135145, 0.9490258, 0.5797127, 0.046041798, 0.032213394, 0.9823944, 0.22410004, 0.01474563, 0.54565424, 0.84022516, 0.3146623, 0.60868996, 0.8468924, 0.5047047, 0.44784358, 0.76461, 0.39477462, 0.4341565, 0.04060842, 0.7913311, 0.3800782, 0.76624304, 0.27977547, 0.5467395, 0.7406536, 0.051075574, 0.859247, 0.16734485, 0.55351096, 0.77330744, 0.21997604, 0.6573193, 0.47392654, 0.22703278, 0.21453229, 0.5354482, 0.68723947, 0.3444063, 0.19725236, 0.63618726, 0.20056139, 0.41761643, 0.3148263, 0.0072599854, 0.14207017, 0.96439177, 0.727712, 0.61615413, 0.67021996, 0.73491627, 0.64917046, 0.6545984, 0.6521858, 0.86778504, 0.65002567, 0.65721965, 0.57199746, 0.27476418, 0.5959397, 0.17169125, 0.30866027, 0.6539025, 0.83966345, 0.18539791, 0.64870465, 0.9470506, 0.6794907, 0.75711423, 0.88191146, 0.075844504, 0.9600152, 0.38191438]

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  • https://github.com/towhee-io/examples/blob/main/image/reverse_image_search/workflow.png

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项目训练营

osschat

  • https://osschat.io/chat,Enhanced ChatGPT with documentation, issues, blog posts, community Q&A as knowledge bases. Built for every community and developer.

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轻松搭建基于Milvus的文本检索系统

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Java内存模型&#xff08;JMM&#xff09;是基于多线程的吗 这个问题按我的思路转换了下&#xff0c;其实就是在问&#xff1a;为什么需要Java内存模型 总结起来可以由几个角度来看待「可见性」、「有序性」和「原子性」 面试官&#xff1a;今天想跟你聊聊Java内存模型&#…...

Linux离线安装MySQL(rpm)

目录 下载安装包安装MySQL检测安装结果服务启停MySQL用户设置 下载安装包 下载地址&#xff1a;https://downloads.mysql.com/archives/community/ 下载全量包如&#xff1a;(mysql-8.1.0-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar) 解压&#xff1a;tar -xzvf mysql-8.1.0-1.el7.x86_64.…...

用 Socket.D 替代原生 WebSocket 做前端开发

socket.d.js 是基于 websocket 包装的 socket.d 协议的实现。就是用 ws 传输数据&#xff0c;但功能更强大。 功能原生 websocketsocket.d说明listen有有监听消息send有有发消息sendAndRequest无有发消息并接收一个响应&#xff08;类似于 http&#xff09;sendAndSubscribe无…...

Transformer架构和对照代码详解

1、英文架构图 下面图中展示了Transformer的英文架构&#xff0c;英文架构中的模块名称和具体代码一一对应&#xff0c;方便大家对照代码、理解和使用。 2、编码器 2.1 编码器介绍 从宏观⻆度来看&#xff0c;Transformer的编码器是由多个相同的层叠加⽽ 成的&#xff0c;每个…...

大数的乘法

题目描述 求两个不超过100位的非负整数的乘积。 输入 有两行&#xff0c;每行是一个不超过100位的非负整数&#xff0c;没有多余的前导0。 输出 一行&#xff0c;相乘后的结果。 样例输入 Copy 123456789 123456789样例输出 Copy 15241578750190521 代码实现&#xff1…...

年度征文 | 机器学习之心的2023

机器学习之心的2023 2023是极其复杂的一年。 生活上&#xff0c;养了很多宠物。 工作上&#xff0c;写了不少博客。 虽然遇见更多让人不开心的事情&#xff0c;但总体还是美好的。 愿大家新的一年健康平安&#xff0c;生活幸福&#xff01; 机器学习是一项庞大的工程&#xff0…...

13.Kubernetes应用部署完整流程:从Dockerfile到Ingress发布完整流程

本文以一个简单的Go应用Demo来演示Kubernetes应用部署的完整流程 1、Dockerfile多阶段构建 Dockerfile多阶段构建 [root@docker github]# git clone https://gitee.com/yxydde/http-dump.git [root@docker github]# cd http-dump/ [root@docker http-dump]# cat Dockerfile …...

多年后再用TB,谈项目管理工具

背景 最近启动一个小项目&#xff0c;多年未曾使用项目管理工具&#xff0c;依稀记得使用过Basecamp,Tower,worktitle,teambition等等&#xff0c;当然还有mantis&#xff0c;vs project等等。于是随便翻阅找个用&#xff0c;不小心翻了TB的牌子&#xff0c;竟然已是阿里旗下的…...

Spark MLlib ----- ALS算法

补充 在谈ALS(Alternating Least Squares)之前首先来谈谈LS,即最小二乘法。LS算法是ALS的基础,是一种数优化技术,也是一种常用的机器学习算法,他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配,利用最小二乘法寻找最优的未知数据,保证求的数据与已知的数据误差最小。LS也被用…...

ubuntu桥接方式上网

vmvare:VMware Workstation 17 Pro ubuntu: Ubuntu 14.04.6 LTS window10 下面是我的电脑配置 下面是ubuntu虚拟机的配置 vi /etc/network/interfaces 下面的gateway就是window -ipconfig 截图里的默认网关 auto lo iface lo inet loopbackauto eth0 iface eth0 inet stat…...

收到的字符串写入xml并且将这个xml写入.zip文件中

文章目录 1、将数据写入xml文件WriteToXmlFile2、将xml文件写入zip压缩文件AddToZip3、组合起来4、使用到的头文件和动态库 1、将数据写入xml文件WriteToXmlFile void CSMSLoginDlg::WriteToXmlFile(const std::string& responseData, const std::string& xmlFileName…...

【读书笔记】《白帽子讲web安全》跨站脚本攻击

目录 前言&#xff1a; 第二篇 客户端脚本安全 第3章 跨站脚本攻击&#xff08;XSS&#xff09; 3.1XSS简介 3.2XSS攻击进阶 3.2.1初探XSS Payload 3.2.2强大的XSS Payload 3.2.2.1 构造GET与POST请求 3.2.2.2XSS钓鱼 3.2.2.3识别用户浏览器 3.2.2.4识别用户安装的软…...

东莞汽车网站建设/广州发布紧急通知

环境&#xff1a; centOS6.4 32位 mysql5.1 分区实验 myisam 一、查看当前mysql是否支持分区 mysql>show plugins; ------------------------------------------------------| Name | Status | Type | Library | License |-------------------如果想在已经建好的表上进行分区…...

怎么把wordpress的博客变成题目/网络营销的特点分别是

我使用的是delphi5的server控件&#xff0c;不知道各位有什么好方法没有&#xff0e;下面是我的代码&#xff0c;总是不能实现不知道这是为什么&#xff01;&#xff01;不好意识&#xff0c;没多少分了&#xff0e;全部奉上tryExcelApplication1.Connect;ExcelApplication1.Vi…...

用dw做购票网站/百度扫一扫识别图片在线

Hive 将元数据存储在 RDBMS 中&#xff0c;有三种模式可以连接到数据库&#xff1a; 1)ingle User Mode&#xff1a; 此模式连接到一个 In-memory 的数据库 DerbHive 将元数据存储在 RDBMS 中&#xff0c;有三种模式可以连接到数据库&#xff1a;1)ingle User Mode&#xff1a;…...

中山网站建设公司哪家好/免费的建站平台

1&#xff1a;概念邻接矩阵&#xff1a;就是一个一维数组存储图中订单顶点的信息&#xff0c; 用一个二维数组存储图中边的信息&#xff0c;存储顶点之间邻接关系的二维数组称为邻接矩阵。矩阵元素为&#xff1a;邻接表&#xff1a;对图中每个顶点Vi简历一个单链表&#xff0c;…...

西部数码网站管理助手4.0/宁波seo排名优化

本次通过Spring Initializr及Idea创建SpringBoot项目。 一、通过Spring Initializr页面生成项目压缩包 访问https://start.springboot.io/ 如下图&#xff0c;根据自己的需求选择&#xff0c;完成后&#xff0c;点击GEAERATE下载项目压缩包。 二、解压后&#xff0c;使用Idea打…...

网站开发 php python/百度快速收录接口

Vector不定长数组 例&#xff1a;http://newoj.acmclub.cn/contests/1258/problem/4 1926: 2018蓝桥杯培训-STL应用专题-day 2 vector作业题1 题目描述&#xff1a; 字符串有些是对称的&#xff0c;有些不是对称的&#xff0c;请将那些对称的字符串安从小到大的顺序输出&#x…...