컬렉션 즉시 생성
컬렉션의 이름과 벡터 필드 차원을 설정하여 컬렉션을 즉시 생성할 수 있습니다. Milvus는 생성 시 자동으로 벡터 필드를 인덱싱하고 컬렉션을 로드합니다. 이 페이지에서는 기본 설정으로 컬렉션을 즉시 생성하는 방법을 보여줍니다.
개요
컬렉션은 고정 열과 변형 행이 있는 2차원 테이블입니다. 각 열은 필드를 나타내고 각 행은 엔티티를 나타냅니다. 이러한 구조적 데이터 관리를 구현하려면 스키마가 필요합니다. 삽입할 모든 엔티티는 스키마에 정의된 제약 조건을 충족해야 합니다.
AIGC 애플리케이션은 일반적으로 벡터 데이터베이스를 지식 베이스로 사용하여 사용자와 LLM(대규모 언어 모델) 간의 상호 작용 중에 생성된 데이터를 관리합니다. 이러한 지식 기반은 거의 비슷합니다. 이러한 시나리오에서 Milvus 클러스터의 사용을 가속화하기 위해 컬렉션 이름과 벡터 필드 차원이라는 두 가지 매개 변수만으로 컬렉션을 생성할 수 있는 인스턴트 방법을 사용할 수 있습니다.
기본 설정으로 컬렉션을 즉시 만들면 다음 설정이 적용됩니다.
기본 필드 및 벡터 필드가 스키마에 추가됩니다(ID 및 벡터).
기본 필드는 정수를 허용하고 자동 ID를 비활성화합니다.
벡터 필드는 부동 벡터 임베딩을 허용합니다.
자동 인덱스는 벡터 필드에 인덱스를 만드는 데 사용됩니다.
COSINE은 벡터 임베딩 간의 유사성을 측정하는 데 사용됩니다.
메타라는 이름의 예약 동적 필드는 스키마에 정의되지 않은 필드와 해당 값을 키-값 쌍으로 저장하기 위해 활성화됩니다.
컬렉션은 생성 시 자동으로 로드됩니다.
위의 용어에 대한 자세한 내용은 컬렉션 설명을 참조하세요.
기본 설정으로 컬렉션을 즉시 생성하는 것이 모든 시나리오에 적합하지는 않습니다. Milvus의 기능을 더 잘 이해할 수 있도록 일반적인 컬렉션 생성 절차를 숙지하는 것이 좋습니다.
빠른 설정
이러한 방식으로 컬렉션 이름과 벡터 필드 차원만 있으면 컬렉션을 즉시 생성할 수 있습니다.
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": {}
# }
사용자 정의 필드를 사용한 빠른 설정
기본 메트릭 유형, 필드 이름 및 데이터 유형이 필요에 맞지 않는 경우 다음과 같이 이러한 설정을 조정할 수 있습니다.
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"
}
}'
위의 두 가지 방법을 사용하여 만든 컬렉션이 여전히 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 컬렉션 만들기의 절차를 따르세요.
