即座にコレクションを作成
名前とベクトルフィールドの次元を設定することで、即座にコレクションを作成できます。Milvusは自動的にベクトルフィールドのインデックスを作成し、作成時にコレクションをロードします。このページでは、デフォルト設定で即座にコレクションを作成する方法を示します。
概要
コレクションは、固定カラムとバリアント行を持つ2次元テーブルです。各列はフィールドを表し、各行はエンティティを表します。このような構造的なデータ管理を実装するにはスキーマが必要です。挿入するすべてのエンティティは、スキーマで定義された制約を満たさなければならない。
AIGCアプリケーションは通常、ユーザーと大規模言語モデル（LLM）の対話中に生成されるデータを管理する知識ベースとしてベクトルデータベースを使用する。このような知識ベースはほとんど類似している。このようなシナリオでMilvusクラスタの使用を加速するために、コレクション名とベクトルフィールドの次元数という2つのパラメータだけでコレクションを作成するインスタントメソッドが用意されています。
デフォルト設定で即座にコレクションを作成すると、以下の設定が適用されます。
プライマリフィールドとベクトルフィールドがスキーマに追加されます（idと vector）。
プライマリ・フィールドは整数を受け入れ、AutoId を無効にする。
ベクトル・フィールドは浮動ベクトル埋め込みを受け付ける。
AUTOINDEXはベクトル・フィールドにインデックスを作成するために使用される。
COSINEは、ベクトル埋め込み間の類似度を測定するために使われます。
metaという名前のリザーブ・ダイナミック・フィールドは、スキーマで定義されていないフィールドとその値をキーと値のペアで保存するために有効です。
コレクションは作成時に自動的にロードされます。
上記の用語の詳細については、Collection Explained を参照してください。
デフォルト設定で即座にコレクションを作成しても、すべてのシナリオに適合するわけではないことに注意する必要があります。Milvusの機能をより深く理解するために、一般的なコレクション作成手順に慣れることをお勧めします。
クイックセットアップ
この方法で、コレクション名とベクトルフィールドの次元数だけで即座にコレクションを作成できます。
from pymilvus import MilvusClient, DataType
CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530"
TOKEN = "root:Milvus"
# 1. Set up a Milvus client
client = MilvusClient(
uri=CLUSTER_ENDPOINT,
token=TOKEN
)
# 2. Create a collection in quick setup mode
client.create_collection(
collection_name="quick_setup",
dimension=5
)
res = client.get_load_state(
collection_name="quick_setup"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "state": "<LoadState: Loaded>"
# }
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.collection.request.GetLoadStateReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;
String CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530";
String TOKEN = "root:Milvus";
// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
.uri(CLUSTER_ENDPOINT)
.token(TOKEN)
.build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(connectConfig);
// 2. Create a collection in quick setup mode
CreateCollectionReq quickSetupReq = CreateCollectionReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.dimension(5)
.build();
client.createCollection(quickSetupReq);
GetLoadStateReq quickSetupLoadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.build();
Boolean res = client.getLoadState(quickSetupLoadStateReq);
System.out.println(res);
// Output:
// true
// 1. Set up a Milvus Client
import { MilvusClient, DataType } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";
const address = "http://localhost:19530";
const token = "root:Milvus";
const client = new MilvusClient({address, token});
// 2. Create a collection in quick setup mode
let res = await client.createCollection({
collection_name: "quick_setup",
dimension: 5,
});
console.log(res.error_code)
// Output
//
// Success
//
res = await client.getLoadState({
collection_name: "quick_setup"
})
console.log(res.state)
// Output
//
// LoadStateLoaded
//
// Go 缺失
export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "quick_setup",
"dimension": 5
}'
# {
# "code": 0,
# "data": {}
# }
カスタムフィールドによるクイックセットアップ
デフォルトのメトリックタイプ、フィールド名、データタイプがニーズに合わない場合は、以下のようにこれらの設定を調整できます。
from pymilvus import MilvusClient, DataType
CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530"
TOKEN = "root:Milvus"
# 1. Set up a Milvus client
client = MilvusClient(
uri=CLUSTER_ENDPOINT,
token=TOKEN
)
# 2. Create a collection in quick setup mode
client.create_collection(
collection_name="custom_quick_setup",
dimension=5,
primary_field_name="my_id",
id_type="string",
vector_field_name="my_vector",
metric_type="L2",
auto_id=True,
max_length=512
)
res = client.get_load_state(
collection_name="custom_quick_setup"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "state": "<LoadState: Loaded>"
# }
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.collection.request.GetLoadStateReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;
String CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530";
String TOKEN = "root:Milvus";
// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
.uri(CLUSTER_ENDPOINT)
.token(TOKEN)
.build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(connectConfig);
// 2. Create a collection in quick setup mode
CreateCollectionReq customQuickSetupReq = CreateCollectionReq.builder()
.collectionName("custom_quick_setup")
.dimension(5)
.primaryFieldName("my_id")
.idType(DataType.VarChar)
.maxLength(512)
.vectorFieldName("my_vector")
.metricType("L2")
.autoID(true)
.build();
client.createCollection(customQuickSetupReq);
GetLoadStateReq customQuickSetupLoadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
.collectionName("custom_quick_setup")
.build();
Boolean res = client.getLoadState(customQuickSetupLoadStateReq);
System.out.println(res);
// Output:
// true
// 1. Set up a Milvus Client
const address = "http://localhost:19530";
const token = "root:Milvus";
const client = new MilvusClient({address, token});
// 2. Create a collection in quick setup mode
let res = await client.createCollection({
collection_name: "custom_quick_setup",
dimension: 5,
primary_field_name: "my_id",
id_type: "Varchar",
max_length: 512,
vector_field_name: "my_vector",
metric_type: "L2",
auto_id: true
});
console.log(res.error_code)
// Output
//
// Success
//
res = await client.getLoadState({
collection_name: "custom_quick_setup"
})
console.log(res.state)
// Output
//
// LoadStateLoaded
//
// Go 缺失
export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "custom_quick_setup",
"dimension": 5,
"primaryFieldName": "my_id",
"idType": "VarChar",
"vectorFieldName": "my_vector",
"metricType": "L2",
"autoId": true,
"params": {
"max_length": "512"
}
}'
上記の2つの方法で作成したコレクションがまだニーズを満たせない場合は、Create Collectionの手順に従ってください。
