Mulailah dengan Milvus_CLI
Di era ledakan informasi, kita memproduksi suara, gambar, video, dan data tak terstruktur lainnya setiap saat. Bagaimana cara kita menganalisis data yang sangat banyak ini secara efisien? Munculnya jaringan neural memungkinkan data yang tidak terstruktur untuk disematkan sebagai vektor, dan basis data Milvus adalah perangkat lunak layanan data dasar, yang membantu menyelesaikan penyimpanan, pencarian, dan analisis data vektor.
Tetapi bagaimana kita dapat menggunakan database vektor Milvus dengan cepat?
Beberapa pengguna mengeluhkan bahwa API sulit untuk dihafalkan dan berharap ada baris perintah yang sederhana untuk mengoperasikan basis data Milvus.
Kami dengan senang hati memperkenalkan Milvus_CLI, sebuah alat bantu baris perintah yang didedikasikan untuk basis data vektor Milvus.
Milvus_CLI adalah CLI basis data yang mudah digunakan untuk Milvus, yang mendukung koneksi basis data, impor data, ekspor data, dan kalkulasi vektor dengan menggunakan perintah-perintah interaktif dalam shell. Versi terbaru dari Milvus_CLI memiliki fitur-fitur berikut.
Mendukung semua platform, termasuk Windows, Mac, dan Linux
Instalasi online dan offline dengan dukungan pip
Portabel, dapat digunakan di mana saja
Dibangun di atas Milvus SDK untuk Python
Dokumen bantuan disertakan
Mendukung pelengkapan otomatis
Instalasi
Anda dapat menginstal Milvus_CLI secara online atau offline.
Menginstal Milvus_CLI secara online
Jalankan perintah berikut untuk menginstal Milvus_CLI secara online dengan pip. Python 3.8 atau yang lebih baru diperlukan.
pip install milvus-cli
Menginstal Milvus_CLI secara offline
Untuk menginstal Milvus_CLI secara offline, unduh tarball terbaru dari halaman rilis terlebih dahulu.
1.png
Setelah tarball diunduh, jalankan perintah berikut untuk menginstal Milvus_CLI.
pip install milvus_cli-<version>.tar.gz
Setelah Milvus_CLI terinstal, jalankan milvus_cli
. Perintah milvus_cli >
yang muncul menandakan bahwa baris perintah sudah siap.
2.png
Jika Anda menggunakan Mac dengan chip M1 atau PC tanpa lingkungan Python, Anda bisa memilih untuk menggunakan aplikasi portabel. Untuk melakukannya, unduh file pada halaman rilis yang sesuai dengan OS Anda, jalankan chmod +x
pada file tersebut agar dapat dieksekusi, dan jalankan ./
pada file tersebut untuk menjalankannya.
Contoh
Contoh berikut ini membuat milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
dapat dieksekusi dan menjalankannya.
sudo chmod +x milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
./milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
Penggunaan
Menghubungkan ke Milvus
Sebelum menyambungkan ke Milvus, pastikan Milvus telah terinstal pada server Anda. Lihat Instal Milvus Standalone atau Instal Milvus Cluster untuk informasi lebih lanjut.
Jika Milvus terinstal pada hos lokal Anda dengan port default, jalankan connect
.
3.png
Jika tidak, jalankan perintah berikut dengan alamat IP server Milvus Anda. Contoh berikut ini menggunakan 172.16.20.3
sebagai alamat IP dan 19530
sebagai nomor port.
connect -h 172.16.20.3
4.png
Membuat koleksi
Bagian ini memperkenalkan cara membuat koleksi.
Sebuah koleksi terdiri dari entitas dan mirip dengan tabel dalam RDBMS. Lihat Glosarium untuk informasi lebih lanjut.
5.png
Contoh
Contoh berikut ini membuat koleksi bernama car
. Koleksi car
memiliki empat field yaitu id
, vector
, color
, dan brand
. Bidang kunci utama adalah id
. Lihat membuat koleksi untuk informasi lebih lanjut.
create collection -c car -f id:INT64:primary_field -f vector:FLOAT_VECTOR:128 -f color:INT64:color -f brand:INT64:brand -p id -a -d 'car_collection'
Membuat daftar koleksi
Jalankan perintah berikut untuk membuat daftar semua koleksi dalam contoh Milvus ini.
list collections
6.png
Jalankan perintah berikut untuk memeriksa detail koleksi car
.
describe collection -c car
7.png
Menghitung jarak antara dua vektor
Jalankan perintah berikut untuk mengimpor data ke dalam koleksi car
.
import -c car 'https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/milvus_cli/main/examples/import_csv/vectors.csv'
8.png
Jalankan query
dan masukkan car
sebagai nama koleksi dan id>0
sebagai ekspresi kueri saat diminta. ID entitas yang memenuhi kriteria akan dikembalikan seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
9.png
Jalankan calc
dan masukkan nilai yang sesuai ketika diminta untuk menghitung jarak antara array vektor.
Menghapus koleksi
Jalankan perintah berikut untuk menghapus koleksi car
.
delete collection -c car
10.png
Lainnya
Milvus_CLI tidak terbatas pada fungsi-fungsi sebelumnya. Jalankan help
untuk melihat semua perintah yang disertakan Milvus_CLI dan deskripsinya. Jalankan <command> --help
untuk melihat detail perintah tertentu.
11.png
Lihat juga:
Referensi Perintah Milvus_CLI di bawah Dokumen Milvus
Kami berharap Milvus_CLI dapat membantu Anda menggunakan basis data vektor Milvus dengan mudah. Kami akan terus mengoptimalkan Milvus_CLI dan kontribusi Anda sangat kami harapkan.
Jika Anda memiliki pertanyaan, jangan ragu untuk mengajukan pertanyaan di GitHub.
- Instalasi
- Penggunaan
- Lainnya
On This Page
Try Managed Milvus for Free
Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.
Get StartedLike the article? Spread the word