Milvus_CLIを使い始める

情報爆発の時代、私たちは音声、画像、動画、その他の非構造化データを常に生み出している。この膨大なデータをいかに効率的に分析するか。ニューラルネットワークの登場により、非構造化データをベクトルとして埋め込むことが可能になり、Milvusデータベースは、ベクトルデータの保存、検索、分析を完結させる基本的なデータサービスソフトウェアである。

しかし、Milvusのベクトル・データベースを素早く使うにはどうすればよいのだろうか。

APIは覚えるのが大変で、Milvusデータベースを操作する簡単なコマンドラインがあればいいのにと不満を持つユーザーもいます。

Milvus_CLIはMilvusベクトルデータベース専用のコマンドラインツールです。

Milvus_CLIはMilvusの便利なデータベースCLIであり、シェルの対話型コマンドを使用してデータベース接続、データインポート、データエクスポート、ベクトル計算を行うことができます。最新版のMilvus_CLIには以下の特徴があります。

• Windows、Mac、Linuxを含む全てのプラットフォームに対応

• pipによるオンライン・オフラインインストールに対応

• ポータブルでどこでも使用可能

• Python用Milvus SDKをベースに開発されています。

• ヘルプドキュメント付き

• オートコンプリート対応

インストール方法

Milvus_CLIはオンラインでもオフラインでもインストールできます。

Milvus_CLIのオンラインインストール

以下のコマンドを実行し、pipでMilvus_CLIをオンラインインストールします。Python 3.8以降が必要です。

pip install milvus-cli

Milvus_CLIのオフラインインストール

Milvus_CLIをオフラインでインストールするには、まずリリースページから最新のtarballをダウンロードしてください。

1.png

tarballのダウンロードが完了したら、以下のコマンドを実行してMilvus_CLIをインストールします。

pip install milvus_cli-<version>.tar.gz

Milvus_CLIがインストールされたら、milvus_cli を実行してください。表示されるmilvus_cli > プロンプトはコマンドラインの準備ができたことを示しています。

2.png

M1チップを搭載したMacやPython環境のないPCを使用している場合は、ポータブルアプリケーションを使用することができます。そのためには、お使いのOSに対応するリリースページにあるファイルをダウンロードし、そのファイル上でchmod +x を実行して実行可能な状態にし、そのファイル上で./ を実行して実行します。

実行例

次の例では、milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS を実行可能にして実行します。

sudo chmod +x milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
./milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS

使用方法

Milvusへの接続

Milvusに接続する前に、Milvusがサーバにインストールされていることを確認してください。詳細はMilvus StandaloneのインストールまたはMilvus Clusterのインストールを参照してください。

Milvusがlocalhostにデフォルトポートでインストールされている場合、connect を実行してください。

3.png

そうでない場合は、MilvusサーバのIPアドレスを指定して以下のコマンドを実行してください。以下の例では、IPアドレスに172.16.20.3 、ポート番号に19530 を使用しています。

connect -h 172.16.20.3

4.png

コレクションの作成

このセクションでは、コレクションの作成方法を紹介します。

コレクションはエンティティで構成され、RDBMS のテーブルに似ています。詳細は用語集を参照。

5.png

例

以下の例では、car という名前のコレクションを作成します。car コレクションには、id 、vector 、color 、brand の4つのフィールドがあります。主キーフィールドはid である。詳細はcreate collectionを参照。

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'

コレクションのリスト

以下のコマンドを実行し、Milvusインスタンスのすべてのコレクションをリストアップします。

list collections

6.png

次のコマンドを実行して、car コレクションの詳細を確認します。

describe collection -c car 

7.png

2つのベクトル間の距離を計算する

以下のコマンドを実行して、car コレクションにデータをインポートします。

import -c car 'https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/milvus_cli/main/examples/import_csv/vectors.csv'

8.png

query を実行し、プロンプトが表示されたら、car をコレクション名として、id>0 をクエリ式として入力する。以下の図に示すように、条件を満たすエンティティの ID が返される。

9.png

calc を実行し、プロンプトが表示されたら適切な値を入力して、ベクトル配列間の距離を計算する。

コレクションの削除

以下のコマンドを実行して、car コレクションを削除する。

delete collection -c car

10.png

その他

Milvus_CLIは上記の機能に限定されません。Milvus_CLIに含まれる全てのコマンドとそれぞれの説明を表示するには、help 。指定したコマンドの詳細を表示するには<command> --help を実行してください。

11.png

こちらも参照してください：

MilvusDocsのMilvus_CLIコマンドリファレンスもご参照ください。

Milvus_CLIがMilvusベクターデータベースを簡単に利用するための一助となれば幸いです。私たちはMilvus_CLIを最適化し続けます。

ご質問がございましたら、GitHubにissueをご投稿ください。