Indexar campos vectoriais

Este guia orienta-o nas operações básicas de criação e gestão de índices em campos vectoriais de uma coleção.

Visão geral

Aproveitando os metadados armazenados num ficheiro de índice, o Milvus organiza os seus dados numa estrutura especializada, facilitando a rápida recuperação da informação solicitada durante as pesquisas ou consultas.

O Milvus fornece vários tipos de índices e métricas para ordenar os valores de campo para pesquisas de similaridade eficientes. A tabela seguinte lista os tipos de índices e métricas suportados para diferentes tipos de campos vectoriais. Para obter detalhes, consulte Índice na memória e métricas de similaridade.

Recomenda-se a criação de índices para o campo vetorial e para os campos escalares que são acessados com freqüência.

Preparações

Como explicado em Gerir colecções, o Milvus gera automaticamente um índice e carrega-o para a memória ao criar uma coleção se alguma das seguintes condições for especificada no pedido de criação da coleção:

• A dimensionalidade do campo vetorial e o tipo de métrica, ou

• O esquema e os parâmetros do índice.

O trecho de código abaixo reaproveita o código existente para estabelecer uma ligação a uma instância Milvus e criar uma coleção sem especificar os seus parâmetros de índice. Neste caso, a coleção não tem um índice e permanece descarregada.

from pymilvus import MilvusClient, DataType

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

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

# 2.2. Add fields to schema
schema.add_field(field_name="id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)
schema.add_field(field_name="vector", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=5)

# 3. Create collection
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup", 
    schema=schema, 
)

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

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

// 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());

// 3 Create a collection without schema and index parameters
CreateCollectionReq customizedSetupReq = CreateCollectionReq.builder()
.collectionName("customized_setup")
.collectionSchema(schema)
.build();

client.createCollection(customizedSetupReq);

// 1. Set up a Milvus Client
client = new MilvusClient({address, token});

// 2. Define fields for the collection
const fields = [
    {
        name: "id",
        data_type: DataType.Int64,
        is_primary_key: true,
        autoID: false
    },
    {
        name: "vector",
        data_type: DataType.FloatVector,
        dim: 5
    },
]

// 3. Create a collection
res = await client.createCollection({
    collection_name: "customized_setup",
    fields: fields,
})

console.log(res.error_code)  

// Output
// 
// Success
// 

Indexar uma coleção

# 4.1. Set up the index parameters
index_params = MilvusClient.prepare_index_params()

# 4.2. Add an index on the vector field.
index_params.add_index(
    field_name="vector",
    metric_type="COSINE",
    index_type="IVF_FLAT",
    index_name="vector_index",
    params={ "nlist": 128 }
)

# 4.3. Create an index file
client.create_index(
    collection_name="customized_setup",
    index_params=index_params
)

import io.milvus.v2.common.IndexParam;
import io.milvus.v2.service.index.request.CreateIndexReq;

// 4 Prepare index parameters

// 4.2 Add an index for the vector field "vector"
IndexParam indexParamForVectorField = IndexParam.builder()
    .fieldName("vector")
    .indexName("vector_index")
    .indexType(IndexParam.IndexType.IVF_FLAT)
    .metricType(IndexParam.MetricType.COSINE)
    .extraParams(Map.of("nlist", 128))
    .build();

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

// 4.3 Crate an index file
CreateIndexReq createIndexReq = CreateIndexReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .indexParams(indexParams)
    .build();

client.createIndex(createIndexReq);

// 4. Set up index for the collection
// 4.1. Set up the index parameters
res = await client.createIndex({
    collection_name: "customized_setup",
    field_name: "vector",
    index_type: "AUTOINDEX",
    metric_type: "COSINE",   
    index_name: "vector_index",
    params: { "nlist": 128 }
})

console.log(res.error_code)

// Output
// 
// Success
// 

Parâmetro	Descrição
field_name	O nome do ficheiro de destino ao qual se aplica este objeto.
metric_type	O algoritmo que é utilizado para medir a semelhança entre vectores. Os valores possíveis são IP, L2, COSINE, JACCARD, HAMMING. Esta opção só está disponível quando o campo especificado é um campo vetorial. Para mais informações, consulte Índices suportados no Milvus.
index_type	O nome do algoritmo utilizado para organizar os dados no campo específico. Para os algoritmos aplicáveis, consulte Índice na memória e Índice no disco.
index_name	O nome do ficheiro de índice gerado depois de este objeto ter sido aplicado.
params	Os parâmetros de ajuste fino para o tipo de índice especificado. Para obter detalhes sobre possíveis chaves e intervalos de valores, consulte Índice na memória.
collection_name	O nome de uma coleção existente.
index_params	Um objeto IndexParams que contém uma lista de objectos IndexParam.

Parâmetro	Descrição
fieldName	O nome do campo de destino ao qual se aplica este objeto IndexParam.
indexName	O nome do ficheiro de índice gerado depois de este objeto ter sido aplicado.
indexType	O nome do algoritmo utilizado para organizar os dados no campo específico. Para obter informações sobre os algoritmos aplicáveis, consulte Índice na memória e Índice no disco.
metricType	A métrica de distância a utilizar para o índice. Os valores possíveis são IP, L2, COSINE, JACCARD, HAMMING.
extraParams	Parâmetros de índice extra. Para obter detalhes, consulte Índice na memória e Índice no disco.

Parâmetro	Descrição
collection_name	O nome de uma coleção existente.
field_name	O nome do campo no qual criar um índice.
index_type	O tipo do índice a criar.
metric_type	O tipo de métrica utilizado para medir a distância do vetor.
index_name	O nome do índice a criar.
params	Outros parâmetros específicos do índice.

Verificar detalhes do índice

Depois de ter criado um índice, pode verificar os seus detalhes.

# 5. Describe index
res = client.list_indexes(
    collection_name="customized_setup"
)

print(res)

# Output
#
# [
#     "vector_index",
# ]

res = client.describe_index(
    collection_name="customized_setup",
    index_name="vector_index"
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "index_type": ,
#     "metric_type": "COSINE",
#     "field_name": "vector",
#     "index_name": "vector_index"
# }

import io.milvus.v2.service.index.request.DescribeIndexReq;
import io.milvus.v2.service.index.response.DescribeIndexResp;

// 5. Describe index
// 5.1 List the index names
ListIndexesReq listIndexesReq = ListIndexesReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .build();

List<String> indexNames = client.listIndexes(listIndexesReq);

System.out.println(indexNames);

// Output:
// [
//     "vector_index"
// ]

// 5.2 Describe an index
DescribeIndexReq describeIndexReq = DescribeIndexReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .indexName("vector_index")
    .build();

DescribeIndexResp describeIndexResp = client.describeIndex(describeIndexReq);

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

// Output:
// {
//     "metricType": "COSINE",
//     "indexType": "AUTOINDEX",
//     "fieldName": "vector",
//     "indexName": "vector_index"
// }

// 5. Describe the index
res = await client.describeIndex({
    collection_name: "customized_setup",
    index_name: "vector_index"
})

console.log(JSON.stringify(res.index_descriptions, null, 2))

// Output
// 
// [
//   {
//     "params": [
//       {
//         "key": "index_type",
//         "value": "AUTOINDEX"
//       },
//       {
//         "key": "metric_type",
//         "value": "COSINE"
//       }
//     ],
//     "index_name": "vector_index",
//     "indexID": "449007919953063141",
//     "field_name": "vector",
//     "indexed_rows": "0",
//     "total_rows": "0",
//     "state": "Finished",
//     "index_state_fail_reason": "",
//     "pending_index_rows": "0"
//   }
// ]
// 

Pode verificar o ficheiro de índice criado num campo específico e recolher as estatísticas sobre o número de linhas indexadas utilizando este ficheiro de índice.

Eliminar um índice

Pode simplesmente eliminar um índice se este já não for necessário.

# 6. Drop index
client.drop_index(
    collection_name="customized_setup",
    index_name="vector_index"
)

// 6. Drop index

DropIndexReq dropIndexReq = DropIndexReq.builder()
    .collectionName("customized_setup")
    .indexName("vector_index")
    .build();

client.dropIndex(dropIndexReq);

// 6. Drop the index
res = await client.dropIndex({
    collection_name: "customized_setup",
    index_name: "vector_index"
})

console.log(res.error_code)

// Output
// 
// Success
//