Начните работу с Milvus_CLI
В эпоху информационного взрыва мы постоянно получаем голоса, изображения, видео и другие неструктурированные данные. Как эффективно анализировать эти огромные объемы данных? Появление нейронных сетей позволяет встраивать неструктурированные данные в виде векторов, а база данных Milvus - это базовое программное обеспечение для обслуживания данных, которое помогает завершить хранение, поиск и анализ векторных данных.
Но как можно быстро использовать векторную базу данных Milvus?
Некоторые пользователи жалуются, что API трудно запомнить, и надеются, что для работы с базой данных Milvus можно было бы использовать простые командные строки.
Мы рады представить Milvus_CLI, инструмент командной строки, предназначенный для работы с векторной базой данных Milvus.
Milvus_CLI - это удобный CLI для базы данных Milvus, поддерживающий подключение к базе данных, импорт данных, экспорт данных и вычисление векторов с помощью интерактивных команд в оболочках. Последняя версия Milvus_CLI обладает следующими возможностями.
Поддерживаются все платформы, включая Windows, Mac и Linux.
Поддерживается онлайн и офлайн установка с помощью pip
Портативный, может использоваться где угодно
Построен на базе Milvus SDK для Python
Включена справочная документация
Поддерживается автозаполнение
Установка
Вы можете установить Milvus_CLI как онлайн, так и офлайн.
Установка Milvus_CLI онлайн
Выполните следующую команду, чтобы установить Milvus_CLI онлайн с помощью pip. Требуется Python 3.8 или более поздняя версия.
pip install milvus-cli
Установка Milvus_CLI в автономном режиме
Чтобы установить Milvus_CLI в автономном режиме, сначала скачайте последнюю версию tarball со страницы релиза.
1.png
После загрузки тарбола выполните следующую команду для установки Milvus_CLI.
pip install milvus_cli-<version>.tar.gz
После установки Milvus_CLI выполните команду milvus_cli
. Появившееся приглашение milvus_cli >
означает, что командная строка готова.
2.png
Если вы используете Mac с чипом M1 или PC без среды Python, вы можете использовать портативное приложение. Для этого загрузите файл на странице выпуска, соответствующей вашей ОС, запустите chmod +x
, чтобы сделать его исполняемым, и запустите ./
, чтобы запустить его.
Пример
Следующий пример делает milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
исполняемым и запускает его.
sudo chmod +x milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
./milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
Использование
Подключение к Milvus
Перед подключением к Milvus убедитесь, что Milvus установлен на вашем сервере. Дополнительные сведения см. в разделе Установка Milvus Standalone или Установка Milvus Cluster.
Если Milvus установлен на вашем localhost с портом по умолчанию, запустите connect
.
3.png
В противном случае выполните следующую команду с IP-адресом вашего сервера Milvus. В следующем примере в качестве IP-адреса используется 172.16.20.3
, а в качестве номера порта - 19530
.
connect -h 172.16.20.3
4.png
Создание коллекции
В этом разделе рассказывается о том, как создать коллекцию.
Коллекция состоит из сущностей и похожа на таблицу в RDBMS. Дополнительную информацию см. в Глоссарии.
5.png
Пример
В следующем примере создается коллекция с именем car
. Коллекция car
имеет четыре поля: id
, vector
, color
и brand
. Первичное ключевое поле - id
. Дополнительную информацию см. в разделе Создание коллекции.
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'
Список коллекций
Выполните следующую команду, чтобы перечислить все коллекции в данном экземпляре Milvus.
list collections
6.png
Выполните следующую команду, чтобы проверить сведения о коллекции car
.
describe collection -c car
7.png
Вычислить расстояние между двумя векторами
Выполните следующую команду, чтобы импортировать данные в коллекцию car
.
import -c car 'https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/milvus_cli/main/examples/import_csv/vectors.csv'
8.png
Запустите команду query
и при появлении запроса введите car
в качестве имени коллекции и id>0
в качестве выражения запроса. Идентификаторы сущностей, удовлетворяющих критериям, будут возвращены, как показано на следующем рисунке.
9.png
Запустите calc
и введите соответствующие значения при появлении запроса, чтобы вычислить расстояния между векторными массивами.
Удаление коллекции
Выполните следующую команду, чтобы удалить коллекцию car
.
delete collection -c car
10.png
Больше
Milvus_CLI не ограничивается перечисленными выше функциями. Выполните команду help
, чтобы просмотреть все команды, которые включает Milvus_CLI, и их описания. Выполните команду <command> --help
, чтобы просмотреть подробные сведения о заданной команде.
11.png
См. также:
Справочник команд Milvus_CLI в разделе Milvus Docs
Мы надеемся, что Milvus_CLI поможет вам легко использовать векторную базу данных Milvus. Мы будем продолжать оптимизировать Milvus_CLI, и мы будем рады вашему вкладу.
Если у вас возникли вопросы, не стесняйтесь подать заявку на GitHub.
- Установка
- Использование
- Больше
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