🚀 Попробуйте Zilliz Cloud, полностью управляемый Milvus, бесплатно — ощутите 10-кратное увеличение производительности! Попробовать сейчас>

milvus-logo
LFAI
  • Home
  • Blog
  • Начните работу с Milvus_CLI

Начните работу с Milvus_CLI

  • Engineering
December 31, 2021
Zhuanghong Chen and Zhen Chen

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 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 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 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 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 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 6.png

Выполните следующую команду, чтобы проверить сведения о коллекции car.

describe collection -c car 

7.png 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 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 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 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 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.

Try Managed Milvus for Free

Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.

Get Started

Like the article? Spread the word

Продолжить чтение