Con gli iteratori

Milvus fornisce iteratori di ricerca e di interrogazione per iterare un grande volume di entità. Poiché Milvus limita TopK a 16384, gli utenti possono usare gli iteratori per restituire grandi numeri o addirittura intere entità in una collezione in modalità batch.

Panoramica

Gli iteratori sono uno strumento efficiente per la scansione di un'intera collezione o per l'iterazione di un grande volume di entità specificando i valori delle chiavi primarie o un'espressione di filtro. Rispetto a una chiamata di ricerca o di query con parametri di offset e limite, l'uso degli iteratori è più efficiente e scalabile.

Vantaggi dell'uso degli iteratori

• Semplicità: Elimina le complesse impostazioni di offset e limite.

• Efficienza: Fornisce un recupero scalabile dei dati, recuperando solo i dati necessari.

• Coerenza: Assicura una dimensione coerente del set di dati con i filtri booleani.

Preparazione

La seguente fase di preparazione si collega a Milvus e inserisce entità generate casualmente in una raccolta.

Passo 1: Creare una raccolta

from pymilvus import MilvusClient

# 1. Set up a Milvus client
client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530"
)

# 2. Create a collection
client.create_collection(
    collection_name="quick_setup",
    dimension=5,
)

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;
import io.milvus.orm.iterator.QueryIterator;
import io.milvus.orm.iterator.SearchIterator;
import io.milvus.response.QueryResultsWrapper;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.common.ConsistencyLevel;
import io.milvus.v2.common.IndexParam;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.DropCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.*;
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.FloatVec;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;
import io.milvus.v2.service.vector.response.QueryResp;

import java.util.*;

String CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530";

// 1. Connect to Milvus server
ConnectParam connectParam = ConnectParam.newBuilder()
        .withUri(CLUSTER_ENDPOINT)
        .build();

MilvusServiceClient client  = new MilvusServiceClient(connectParam);

// 2. Create a collection
CreateCollectionReq quickSetupReq = CreateCollectionReq.builder()
        .collectionName("quick_setup")
        .dimension(5)
        .build();
client.createCollection(quickSetupReq);

Passo 2: Inserire entità generate casualmente

# 3. Insert randomly generated vectors 
colors = ["green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey"]
data = []

for i in range(10000):
    current_color = random.choice(colors)
    current_tag = random.randint(1000, 9999)
    data.append({
        "id": i,
        "vector": [ random.uniform(-1, 1) for _ in range(5) ],
        "color": current_color,
        "tag": current_tag,
        "color_tag": f"{current_color}_{str(current_tag)}"
    })

print(data[0])

# Output
#
# {
#     "id": 0,
#     "vector": [
#         -0.5705990742218152,
#         0.39844925120642083,
#         -0.8791287928610869,
#         0.024163154953680932,
#         0.6837669917169638
#     ],
#     "color": "purple",
#     "tag": 7774,
#     "color_tag": "purple_7774"
# }

res = client.insert(
    collection_name="quick_setup",
    data=data,
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "insert_count": 10000,
#     "ids": [
#         0,
#         1,
#         2,
#         3,
#         4,
#         5,
#         6,
#         7,
#         8,
#         9,
#         "(9990 more items hidden)"
#     ]
# }

// 3. Insert randomly generated vectors into the collection
List<String> colors = Arrays.asList("green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey");
List<JsonObject> data = new ArrayList<>();
Gson gson = new Gson();
for (int i=0; i<10000; i++) {
    Random rand = new Random();
    String current_color = colors.get(rand.nextInt(colors.size()-1));
    JsonObject row = new JsonObject();
    row.addProperty("id", (long) i);
    row.add("vector", gson.toJsonTree(Arrays.asList(rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat())));
    row.addProperty("color_tag", current_color + "_" + (rand.nextInt(8999) + 1000));
    data.add(row);
}

InsertResp insertR = client.insert(InsertReq.builder()
        .collectionName("quick_setup")
        .data(data)
        .build());
System.out.println(insertR.getInsertCnt());

// Output
// 10000

Ricerca con iteratore

Gli iteratori rendono le ricerche di similarità più scalabili.

1. Inizializzare l'iteratore di ricerca per definire i parametri di ricerca e i campi di output.

2. Utilizzare il metodo next() all'interno di un ciclo per scorrere i risultati della ricerca.

   • Se il metodo restituisce un array vuoto, il ciclo termina e non sono disponibili altre pagine.

   • Tutti i risultati contengono i campi di output specificati.

3. Chiamare manualmente il metodo close() per chiudere l'iteratore una volta recuperati tutti i dati.

from pymilvus import Collection,connections

# 4. Search with iterator
connections.connect(host="127.0.0.1", port=19530)
collection = Collection("quick_setup")

query_vectors = [[0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]]
search_params = {
    "metric_type": "IP",
    "params": {"nprobe": 10}
}

iterator = collection.search_iterator(
    data=query_vectors,
    anns_field="vector",
    batch_size=10,
    param=search_params,
    output_fields=["color_tag"],
    limit=300
)
# search 300 entities totally with 10 entities per page

results = []

while True:
    result = iterator.next()
    if not result:
        iterator.close()
        break
        
    results.extend(result)
    
    for hit in result:
        results.append(hit.to_dict())

print(results)

# Output
#
# [
#     {
#         "id": 1756,
#         "distance": 2.0642056465148926,
#         "entity": {
#             "color_tag": "black_9109"
#         }
#     },
#     {
#         "id": 6488,
#         "distance": 1.9437453746795654,
#         "entity": {
#             "color_tag": "purple_8164"
#         }
#     },
#     {
#         "id": 3338,
#         "distance": 1.9107104539871216,
#         "entity": {
#             "color_tag": "brown_8121"
#         }
#     }
# ]

// 4. Search with iterators
SearchIteratorReq iteratorReq = SearchIteratorReq.builder()
        .collectionName("quick_setup")
        .vectorFieldName("vector")
        .batchSize(10L)
        .vectors(Collections.singletonList(new FloatVec(Arrays.asList(0.3580376395471989f, -0.6023495712049978f, 0.18414012509913835f, -0.26286205330961354f, 0.9029438446296592f))))
        .params("{\"level\": 1}")
        .metricType(IndexParam.MetricType.COSINE)
        .outputFields(Collections.singletonList("color_tag"))
        .topK(300)
        .build();

SearchIterator searchIterator = client.searchIterator(iteratorReq);

List<QueryResultsWrapper.RowRecord> results = new ArrayList<>();
while (true) {
    List<QueryResultsWrapper.RowRecord> batchResults = searchIterator.next();
    if (batchResults.isEmpty()) {
        searchIterator.close();
        break;
    }

    results.addAll(batchResults);
}
System.out.println(results.size());

// Output
// 300

Parametro	Descrizione
data	Un elenco di incorporazioni vettoriali. Milvus cerca le incorporazioni vettoriali più simili a quelle specificate.
anns_field	Il nome del campo vettoriale nella collezione corrente.
batch_size	Il numero di entità da restituire ogni volta che si chiama next() sull'iteratore corrente. Il valore predefinito è 1000. Impostare un valore corretto per controllare il numero di entità da restituire per ogni iterazione.
param	Le impostazioni dei parametri specifiche per questa operazione. metric_type: Il tipo di metrica applicata a questa operazione. Deve essere lo stesso utilizzato quando si indicizza il campo vettoriale specificato sopra. I valori possibili sono L2, IP, COSINE, JACCARD, HAMMING. params: Parametri aggiuntivi. Per i dettagli, fare riferimento a search_iterator().
output_fields	Un elenco di nomi di campi da includere in ogni entità restituita. Il valore predefinito è Nessuno. Se non specificato, viene incluso solo il campo primario.
limit	Il numero totale di entità da restituire. Il valore predefinito è -1, a indicare che tutte le entità corrispondenti saranno restituite.

Parametro	Descrizione
withCollectionName	Imposta il nome della raccolta. Il nome della collezione non può essere vuoto o nullo.
withVectorFieldName	Impostare il nome del campo del vettore di destinazione. Il nome del campo non può essere vuoto o nullo.
withVectors	Impostare i vettori di destinazione. Sono ammessi fino a 16384 vettori.
withBatchSize	Il numero di entità da restituire ogni volta che si richiama next() sull'iteratore corrente. Il valore predefinito è 1000. Impostare un valore corretto per controllare il numero di entità da restituire per ogni iterazione.
withParams	Specifica i parametri della ricerca in formato JSON. Per ulteriori informazioni, consultare searchIterator().

Interrogazione con un iteratore

# 6. Query with iterator
iterator = collection.query_iterator(
    batch_size=10, # Controls the size of the return each time you call next()
    expr="color_tag like \"brown_8\"",
    output_fields=["color_tag"]
)

results = []

while True:
    result = iterator.next()
    if not result:
        iterator.close()
        break
        
    results.extend(result)
    
# 8. Check the search results
print(len(results))

print(results[:3])

# Output
#
# [
#     {
#         "color_tag": "brown_8785",
#         "id": 94
#     },
#     {
#         "color_tag": "brown_8568",
#         "id": 176
#     },
#     {
#         "color_tag": "brown_8721",
#         "id": 289
#     }
# ]

// 5. Query with iterators
QueryIterator queryIterator = client.queryIterator(QueryIteratorReq.builder()
        .collectionName("quick_setup")
        .expr("color_tag like \"brown_8%\"")
        .batchSize(50L)
        .outputFields(Arrays.asList("vector", "color_tag"))
        .build());

results.clear();
while (true) {
    List<QueryResultsWrapper.RowRecord> batchResults = queryIterator.next();
    if (batchResults.isEmpty()) {
        queryIterator.close();
        break;
    }

    results.addAll(batchResults);
}

System.out.println(results.subList(0, 3));

// Output
// [
//  [color_tag:brown_8975, vector:[0.93425006, 0.42161798, 0.1603949, 0.86406225, 0.30063087], id:104],
//  [color_tag:brown_8292, vector:[0.075261295, 0.51725155, 0.13842249, 0.13178307, 0.90713704], id:793],
//  [color_tag:brown_8763, vector:[0.80366623, 0.6534371, 0.6446101, 0.094082, 0.1318503], id:1157]
// ]

Parametro	Descrizione
batch_size	Il numero di entità da restituire ogni volta che si chiama next() sull'iteratore corrente. Il valore predefinito è 1000. Impostare un valore corretto per controllare il numero di entità da restituire per iterazione.
expr	Una condizione di filtraggio scalare per filtrare le entità corrispondenti. Il valore predefinito è None, a indicare che il filtraggio scalare è ignorato. Per creare una condizione di filtraggio scalare, fare riferimento a Regole di espressione booleana.
output_fields	Un elenco di nomi di campi da includere in ogni entità di ritorno. Il valore predefinito è Nessuno. Se non viene specificato, viene incluso solo il campo primario.
limit	Il numero totale di entità da restituire. Il valore predefinito è -1, a indicare che tutte le entità corrispondenti saranno restituite.

Parametro	Descrizione
withCollectionName	Imposta il nome della raccolta. Il nome della collezione non può essere vuoto o nullo.
withExpr	Impostare l'espressione per interrogare le entità. Per creare una condizione di filtraggio scalare, fare riferimento a Regole di espressione booleana.
withBatchSize	Il numero di entità da restituire ogni volta che si richiama next() sull'iteratore corrente. Il valore predefinito è 1000. Impostare un valore corretto per controllare il numero di entità da restituire per ogni iterazione.
addOutField	Specifica un campo scalare di uscita (facoltativo).