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Milvus_CLI 시작하기

  • Engineering
December 31, 2021
Zhuanghong Chen and Zhen Chen

정보 폭증의 시대에 우리는 음성, 이미지, 동영상 및 기타 비정형 데이터를 끊임없이 생산하고 있습니다. 이 방대한 양의 데이터를 어떻게 효율적으로 분석할 수 있을까요? 신경망의 등장으로 비정형 데이터도 벡터로 담을 수 있게 되었고, Milvus 데이터베이스는 벡터 데이터의 저장, 검색, 분석을 완성하는 데 도움을 주는 기본적인 데이터 서비스 소프트웨어입니다.

그렇다면 어떻게 하면 Milvus 벡터 데이터베이스를 빠르게 사용할 수 있을까요?

일부 사용자들은 API를 외우기 어렵다고 불평하며 Milvus 데이터베이스를 조작할 수 있는 간단한 명령줄이 있었으면 좋겠다는 의견을 제시해 왔습니다.

이에 Milvus 벡터 데이터베이스 전용 커맨드 라인 도구인 Milvus_CLI를 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다.

Milvus_CLI는 Milvus를 위한 편리한 데이터베이스 CLI로, 셸에서 대화형 명령을 사용하여 데이터베이스 연결, 데이터 가져오기, 데이터 내보내기, 벡터 계산을 지원합니다. 최신 버전의 Milvus_CLI에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

  • Windows, Mac, Linux를 포함한 모든 플랫폼 지원

  • pip를 통한 온라인 및 오프라인 설치 지원

  • 휴대성이 뛰어나 어디서나 사용 가능

  • Python용 Milvus SDK를 기반으로 구축됨

  • 도움말 문서 포함

  • 자동 완성 지원

설치

Milvus_CLI는 온라인 또는 오프라인으로 설치할 수 있습니다.

Milvus_CLI 온라인 설치

다음 명령을 실행하여 pip로 Milvus_CLI를 온라인으로 설치합니다. Python 3.8 이상이 필요합니다.

pip install milvus-cli

Milvus_CLI 오프라인 설치

Milvus_CLI를 오프라인으로 설치하려면 먼저 릴리스 페이지에서 최신 타르볼을 다운로드하세요.

1.png 1.png

타르볼을 다운로드한 후 다음 명령어를 실행하여 Milvus_CLI를 설치합니다.

pip install milvus_cli-<version>.tar.gz

Milvus_CLI가 설치된 후 milvus_cli 을 실행합니다. milvus_cli > 프롬프트가 나타나면 명령줄이 준비되었음을 나타냅니다.

2.png 2.png

M1 칩이 탑재된 Mac 또는 Python 환경이 없는 PC를 사용하는 경우 휴대용 애플리케이션을 대신 사용하도록 선택할 수 있습니다. 이렇게 하려면 사용 중인 OS에 해당하는 릴리스 페이지에서 파일을 다운로드하고 chmod +x 을 실행하여 실행 가능한 파일로 만든 다음 ./ 을 실행하여 실행합니다.

예제

다음 예는 milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS 을 실행 가능한 파일로 만들어 실행합니다.

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

사용법

Milvus에 연결하기

Milvus에 연결하기 전에 서버에 Milvus가 설치되어 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 Milvus 독립형 설치 또는 Milvus 클러스터 설치를 참조하세요.

Milvus가 로컬 호스트에 기본 포트로 설치된 경우 connect 을 실행합니다.

3.png 3.png

그렇지 않은 경우 Milvus 서버의 IP 주소로 다음 명령을 실행합니다. 다음 예에서는 172.16.20.3 을 IP 주소로, 19530 을 포트 번호로 사용합니다.

connect -h 172.16.20.3

4.png 4.png

컬렉션 만들기

이 섹션에서는 컬렉션을 만드는 방법을 소개합니다.

컬렉션은 엔티티로 구성되며 RDBMS의 테이블과 유사합니다. 자세한 내용은 용어집을 참조하세요.

5.png 5.png

예제

다음 예제에서는 car 라는 컬렉션을 만듭니다. car 컬렉션에는 id, vector, color, brand 의 네 개의 필드가 있습니다. 기본 키 필드는 id 입니다. 자세한 내용은 컬렉션 만들기를 참조하세요.

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'

컬렉션 나열하기

다음 명령을 실행하여 이 Milvus 인스턴스의 모든 컬렉션을 나열합니다.

list collections

6.png 6.png

다음 명령을 실행하여 car 컬렉션의 세부 정보를 확인합니다.

describe collection -c car 

7.png 7.png

두 벡터 사이의 거리 계산하기

다음 명령을 실행하여 car 컬렉션으로 데이터를 가져옵니다.

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

8.png 8.png

query 을 실행하고 메시지가 표시되면 컬렉션 이름으로 car 을, 쿼리 표현식으로 id>0 을 입력합니다. 다음 그림과 같이 기준을 충족하는 엔티티의 ID가 반환됩니다.

9.png 9.png

calc 을 실행하고 벡터 배열 간의 거리를 계산하라는 메시지가 표시되면 적절한 값을 입력합니다.

컬렉션 삭제하기

다음 명령을 실행하여 car 컬렉션을 삭제합니다.

delete collection -c car

10.png 10.png

더 보기

Milvus_CLI는 앞의 함수에 국한되지 않습니다. help 을 실행하면 Milvus_CLI에 포함된 모든 명령과 각 설명을 볼 수 있습니다. <command> --help 을 실행하면 지정된 명령의 세부 정보를 볼 수 있습니다.

11.png 11.png

또한 참조하세요:

Milvus 문서 아래의Milvus_CLI 명령 참조

Milvus_CLI가 Milvus 벡터 데이터베이스를 쉽게 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. Milvus_CLI는 계속 최적화될 것이며, 여러분의 의견을 환영합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 GitHub에 이슈를 제출해 주세요.

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