동적 필드 사용

이 페이지에서는 컬렉션에서 동적 필드를 사용하여 데이터를 유연하게 삽입하고 검색하는 방법에 대해 설명합니다.

개요

Milvus에서는 각 특정 필드의 이름과 데이터 유형을 설정하여 컬렉션의 스키마를 정의할 수 있으므로 이러한 필드에 인덱스를 생성하여 검색 성능을 개선할 수 있습니다.

필드를 정의한 후에는 데이터를 삽입할 때 이 필드를 포함해야 합니다. 일부 필드가 모든 데이터 항목에 항상 존재하지 않는다면 어떻게 해야 할까요? 이 경우 동적 필드가 필요합니다.

컬렉션의 동적 필드는 $meta라는 이름의 예약된 JSON 필드입니다. 스키마에 정의되지 않은 필드와 그 값을 키-값 쌍으로 보유할 수 있습니다. 동적 필드를 사용하면 스키마 정의 필드와 스키마에 정의되지 않은 필드를 모두 검색하고 쿼리할 수 있습니다.

동적 필드 사용

컬렉션에 대한 스키마를 정의할 때 enable_dynamic_field 을 True 으로 설정하여 예약된 동적 필드를 활성화하면 나중에 삽입되는 모든 스키마 정의되지 않은 필드와 그 값이 예약된 동적 필드에 키-값 쌍으로 저장되도록 할 수 있습니다.

다음 코드 조각은 두 개의 스키마 정의 필드, 즉 id와 벡터가 있는 컬렉션을 만들고 동적 필드를 활성화합니다.

import random, time
from pymilvus import connections, MilvusClient, DataType

SERVER_ADDR = "http://localhost:19530"

# 1. Set up a Milvus client
client = MilvusClient(
    uri=SERVER_ADDR
)

# 2. Create a collection
schema = MilvusClient.create_schema(
    auto_id=False,
    enable_dynamic_field=True,
)

schema.add_field(field_name="id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)
schema.add_field(field_name="vector", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=5)

index_params = MilvusClient.prepare_index_params()

index_params.add_index(
    field_name="id",
    index_type="STL_SORT"
)

index_params.add_index(
    field_name="vector",
    index_type="IVF_FLAT",
    metric_type="L2",
    params={"nlist": 1024}
)

client.create_collection(
    collection_name="test_collection",
    schema=schema,
    index_params=index_params
)

res = client.get_load_state(
    collection_name="test_collection"
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "state": "<LoadState: Loaded>"
# }

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.common.DataType;
import io.milvus.v2.common.IndexParam;
import io.milvus.v2.service.collection.request.AddFieldReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.GetLoadStateReq;

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

// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
    .uri(CLUSTER_ENDPOINT)
    .build();

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(connectConfig);

// 2. Create a collection in customized setup mode

// 2.1 Create schema
CreateCollectionReq.CollectionSchema schema = client.createSchema();

// 2.2 Add fields to schema
schema.addField(AddFieldReq.builder().fieldName("id").dataType(DataType.Int64).isPrimaryKey(true).autoID(false).build());
schema.addField(AddFieldReq.builder().fieldName("vector").dataType(DataType.FloatVector).dimension(5).build());

// 2.3 Prepare index parameters
IndexParam indexParamForIdField = IndexParam.builder()
    .fieldName("id")
    .indexType(IndexParam.IndexType.STL_SORT)
    .build();

IndexParam indexParamForVectorField = IndexParam.builder()
    .fieldName("vector")
    .indexType(IndexParam.IndexType.IVF_FLAT)
    .metricType(IndexParam.MetricType.IP)
    .extraParams(Map.of("nlist", 1024))
    .build();

List<IndexParam> indexParams = new ArrayList<>();
indexParams.add(indexParamForIdField);
indexParams.add(indexParamForVectorField);

// 2.4 Create a collection with schema and index parameters
CreateCollectionReq customizedSetupReq = CreateCollectionReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .collectionSchema(schema)
    .indexParams(indexParams)
    .enableDynamicField(true)
    .build();

client.createCollection(customizedSetupReq);

Thread.sleep(5000);

// 2.5 Get load state of the collection
GetLoadStateReq customSetupLoadStateReq1 = GetLoadStateReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .build();

boolean res = client.getLoadState(customSetupLoadStateReq1);

System.out.println(res);

// Output:
// true

const { MilvusClient, DataType, sleep } = require("@zilliz/milvus2-sdk-node")

const address = "http://localhost:19530"

async function main() {
// 1. Set up a Milvus Client
client = new MilvusClient({address}); 

// 2. Create a collection
// 2.1 Define fields
const fields = [
    {
        name: "id",
        data_type: DataType.Int64,
        is_primary_key: true,
        auto_id: false
    },
    {
        name: "vector",
        data_type: DataType.FloatVector,
        dim: 5
    },
]

// 2.2 Prepare index parameters
const index_params = [{
    field_name: "id",
    index_type: "STL_SORT"
},{
    field_name: "vector",
    index_type: "IVF_FLAT",
    metric_type: "IP",
    params: { nlist: 1024}
}]

// 2.3 Create a collection with fields and index parameters
res = await client.createCollection({
    collection_name: "test_collection",
    fields: fields, 
    index_params: index_params,
    enable_dynamic_field: true
})

console.log(res.error_code)

// Output
// 
// Success
// 

res = await client.getLoadState({
    collection_name: "test_collection",
})  

console.log(res.state)

// Output
// 
// LoadStateLoaded
// 

동적 데이터 삽입

컬렉션이 생성되면 컬렉션에 동적 데이터를 포함한 데이터 삽입을 시작할 수 있습니다.

데이터 준비

이 섹션에서는 나중에 삽입하기 위해 무작위로 생성된 데이터를 준비해야 합니다.

colors = ["green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey"]
data = []

for i in range(1000):
    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])

List<String> colors = Arrays.asList("green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey");
List<JSONObject> data = new ArrayList<>();

for (int i=0; i<1000; i++) {
    Random rand = new Random();
    String current_color = colors.get(rand.nextInt(colors.size()-1));
    int current_tag = rand.nextInt(8999) + 1000;
    JSONObject row = new JSONObject();
    row.put("id", Long.valueOf(i));
    row.put("vector", Arrays.asList(rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat()));
    row.put("color", current_color);
    row.put("tag", current_tag);
    row.put("color_tag", current_color + "_" + String.valueOf(rand.nextInt(8999) + 1000));
    data.add(row);
}

System.out.println(JSONObject.toJSON(data.get(0)));

const colors = ["green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey"]
var data = []

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
    const current_color = colors[Math.floor(Math.random() * colors.length)]
    const current_tag = Math.floor(Math.random() * 8999 + 1000)
    data.push({
        id: i,
        vector: [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
        color: current_color,
        tag: current_tag,
        color_tag: `${current_color}_${current_tag}`
    })
}

console.log(data[0])

첫 번째 항목을 확인하여 생성된 데이터의 구조를 볼 수 있습니다.

{
    id: 0,
    vector: [
        0.1275656405044483,
        0.47417858592773277,
        0.13858264437643286,
        0.2390904907020377,
        0.8447862593689635
    ],
    color: 'blue',
    tag: 2064,
    color_tag: 'blue_2064'
}

데이터 삽입

그런 다음 데이터를 컬렉션에 안전하게 삽입할 수 있습니다.

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

print(res)

# Output
#
# {
#     "insert_count": 1000,
#     "ids": [
#         0,
#         1,
#         2,
#         3,
#         4,
#         5,
#         6,
#         7,
#         8,
#         9,
#         "(990 more items hidden)"
#     ]
# }

time.sleep(5)

// 3.1 Insert data into the collection
InsertReq insertReq = InsertReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .data(data)
    .build();

InsertResp insertResp = client.insert(insertReq);

System.out.println(JSONObject.toJSON(insertResp));

// Output:
// {"insertCnt": 1000}

Thread.sleep(5000);

res = await client.insert({
    collection_name: "test_collection",
    data: data,
})

console.log(res.insert_cnt)

// Output
// 
// 1000
// 

await sleep(5000)

동적 필드로 검색

동적 필드를 활성화하여 컬렉션을 만들고 스키마에 정의되지 않은 필드를 삽입한 경우 다음과 같이 검색 또는 쿼리의 필터 표현식에서 이러한 필드를 사용할 수 있습니다.

# 4. Search with dynamic fields
query_vectors = [[0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592]]

res = client.search(
    collection_name="test_collection",
    data=query_vectors,
    filter="color in [\"red\", \"green\"]",
    search_params={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
    limit=3
)

print(res)

# Output
#
# [
#     [
#         {
#             "id": 863,
#             "distance": 0.188413605093956,
#             "entity": {
#                 "id": 863,
#                 "color_tag": "red_2371"
#             }
#         },
#         {
#             "id": 799,
#             "distance": 0.29188022017478943,
#             "entity": {
#                 "id": 799,
#                 "color_tag": "red_2235"
#             }
#         },
#         {
#             "id": 564,
#             "distance": 0.3492690920829773,
#             "entity": {
#                 "id": 564,
#                 "color_tag": "red_9186"
#             }
#         }
#     ]
# ]

// 4. Search with non-schema-defined fields
List<List<Float>> queryVectors = Arrays.asList(Arrays.asList(0.3580376395471989f, -0.6023495712049978f, 0.18414012509913835f, -0.26286205330961354f, 0.9029438446296592f));

SearchReq searchReq = SearchReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .data(queryVectors)
    .filter("$meta[\"color\"] in [\"red\", \"green\"]")
    .outputFields(List.of("id", "color_tag"))
    .topK(3)
    .build();

SearchResp searchResp = client.search(searchReq);

System.out.println(JSONObject.toJSON(searchResp));

// Output:
// {"searchResults": [[
//     {
//         "distance": 1.3159835,
//         "id": 979,
//         "entity": {
//             "color_tag": "red_7155",
//             "id": 979
//         }
//     },
//     {
//         "distance": 1.0744804,
//         "id": 44,
//         "entity": {
//             "color_tag": "green_8006",
//             "id": 44
//         }
//     },
//     {
//         "distance": 1.0060014,
//         "id": 617,
//         "entity": {
//             "color_tag": "red_4056",
//             "id": 617
//         }
//     }
// ]]}

// 4. Search with non-schema-defined fields
const query_vectors = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]]

res = await client.search({
    collection_name: "test_collection",
    data: query_vectors,
    filter: "color in [\"red\", \"green\"]",
    output_fields: ["color_tag"],
    limit: 3
})

console.log(res.results)

// Output
// 
// [
//   { score: 1.2284551858901978, id: '301', color_tag: 'red_1270' },
//   { score: 1.2195171117782593, id: '205', color_tag: 'red_2780' },
//   { score: 1.2055039405822754, id: '487', color_tag: 'red_6653' }
// ]
// 

요약

컬렉션 스키마를 정의할 때 color, tag 및 color_tag는 존재하지 않지만 검색 및 쿼리를 수행할 때 스키마 정의 필드로 사용할 수 있습니다.

스키마에 정의되지 않은 필드의 이름에 더하기 기호(+), 별표(*), 달러 기호($) 등 숫자, 문자, 밑줄 이외의 문자가 포함된 경우 해당 키를 부울 표현식에 사용하거나 출력 필드에 포함할 때 다음 코드 조각과 같이 $meta[] 내에 포함시켜야 합니다.

... 
filter='$meta["$key"] in ["a", "b", "c"]', 
output_fields='$meta["$key"]'  
...