AIエージェントのためのMilvus

Milvusは、AIコーディングエージェントや自律エージェントシステムがプログラムでベクトルデータベースと対話できるエージェントフレンドリーなインターフェースを提供します。RAGパイプライン、セマンティック検索、またはエージェントメモリーシステムを構築する場合でも、Milvusはエージェントが接続して操作するための複数の方法を提供します。

エージェントツール

Milvusスキル

LLMにPyMilvusを使ったベクトルデータベース操作を教えるClaude Codeのエージェントスキルです。

MCPサーバ

MCP対応エージェントがMilvusと直接対話できるようにするモデルコンテキストプロトコルサーバー。

クロードコンテキストMCP

クロードコード用に設計されたMCPサーバで、コンテキストを意識したMilvusドキュメントへのアクセスを提供します。

AIプロンプト

AIコーディングアシスタントが正しいMilvusコードを書くためのプロンプト。各プロンプトには、最も一般的なミスを防ぐルールとパターンがコード化されています。

使用方法

プロンプトページの "Full prompt "セクションからプロンプトをコピーする。
それをあなたのAIツールが期待するファイルに保存します（下記の環境表を参照）。
AIアシスタントがMilvusコードを生成またはレビューする際に自動的にルールが適用されます。

プロンプトページ

AGENTS.md

AIコーディングエージェントのトップレベルルールです。1つのファイルしか必要ない場合はここから始めてください。

Python SDK

正しい接続パターン、MilvusClientの使用、ORM APIの禁止。

スキーマ設計

フィールドタイプ、プライマリキー、スキーマの不変性、BM25 設定。

検索パターン

クリティカルな制約ルールによるANN検索、ハイブリッド検索、全文検索。

インデックス選択

AUTOINDEX、HNSW、DiskANN、IVF_FLATの決定木。

RAGパイプライン

Milvusによるエンドツーエンドの検索支援生成フロー。

さまざまな環境での使用

使用環境	プロンプトを表示する場所	インストラクション
カーソル	`.cursor/rules/*.md`	プロジェクトのルールを設定する
GitHub Copilot	`.github/copilot-instructions.md`	カスタム指示
クロードコード	`CLAUDE.md`	クロードコードのドキュメント
JetBrains IDEs	`guidelines.md`	ガイドラインのカスタマイズ
ジェミニCLI	`GEMINI.md`	Gemini CLI コードラボ
VSコード	`.instructions.md`	.instructions.mdの設定
ウィンドサーフ	`guidelines.md`	ガイドライン.mdの設定

エージェントに推奨されるデプロイメント

Milvusの適切なデプロイメントの選択は、開発ステージによって異なります。

ステージ	デプロイメント	なぜ
プロトタイピング	Milvus Lite	ゼロコンフィグ、インプロセス。Pythonが動作する場所であればどこでも実行可能 - 迅速なエージェントプロトタイピングに理想的です。
開発	Milvusスタンドアロン	シングルノードのDockerデプロイメント。現実的なデータ量のローカル開発やテストに適しています。
プロダクション	Zillizクラウド	フルマネージド、サーバーレスのMilvus。インフラを管理する必要がなく、エージェントは接続して操作するだけです。
セルフホスト	Milvusディストリビューテッド	インフラを完全にコントロールする必要があるチーム向けのマルチノードKubernetesデプロイメント。

エージェントのワークロードについては、Zilliz Cloudを本番環境で使用することを推奨します。エージェントは通常インフラを管理しないため、サーバーレス・デプロイメントにより運用のオーバーヘッドがなくなり、自動スケーリングが可能になります。

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