• Milvus 入门教程

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    什么是向量检索

    向量是具有一定大小和方向的量，可以简单理解为一串数字的集合，就像一行多列的矩阵，比如：[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项，每一列代表一个该数据项的各个属性。

    特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿-蓝)色彩。每种颜色都可以通过对红®、绿(G)、蓝(B)三种颜色的比例来得到。这样一个特征向量可以描述为：颜色 = [红，绿，蓝]。

    向量检索是指从向量库中检索出距离目标向量最近的 K 个向量。一般我们用两个向量间的欧式距离，余弦距离等来衡量两个向量间的距离，一次来评估两个向量的相似度

    Milvus 介绍

    Milvus的官网地址是：https://milvus.io/
    在这里插入图片描述
    github地址是：https://github.com/milvus-io/milvus，目前Fork数为：2.6k，Star有23.7k

    在这里插入图片描述
    Milvus创建于2019年，其目标只有一个:存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大量嵌入向量。作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够在万亿规模上对向量进行索引。与现有的关系数据库主要按照预定义的模式处理结构化数据不同，Milvus是从自底向上设计的，以处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。

    在这里插入图片描述

    Milvus 是一款开源的向量数据库，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。Milvus 集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel 等功能，同时大幅优化了向量检索的性能，可满足任何向量检索场景的应用需求，提供了一整套简单直观的 API，让你可以针对不同场景选择不同的索引类型。此外，Milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。

    Milvus 采用共享存储架构，存储计算完全分离，计算节点支持横向扩展。从架构上来看，Milvus 遵循数据流和控制流分离，整体分为了四个层次:分别为接入层（access layer）、协调服务（coordinator service）、执行节点（worker node）和存储层（storage）。各个层次相互独立，独立扩展和容灾。

    随着互联网的发展和发展，非结构化数据变得越来越普遍，包括电子邮件、论文、物联网传感器数据、Facebook照片、蛋白质结构等等。为了让计算机理解和处理非结构化数据，使用嵌入技术将这些数据转换为向量。Milvus存储并索引这些向量。Milvus能够通过计算两个向量的相似距离来分析它们之间的相关性。如果两个嵌入向量非常相似，则表示原始数据源也非常相似。Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。与现有的主要用作处理结构化数据的关系型数据库不同，Milvus 在底层设计上就是为了处理由各种非结构化数据转换而来的 Embedding 向量而生。

    虚拟机+docker 搭建 milvus的硬件要求

    使用Docker Compose独立安装Milvus，安装前请检查硬件和软件的要求：至少使用2个vcpu和8gb的初始内存。否则可能导致安装失败。

    详见官网：https://milvus.io/docs/install_standalone-docker.md

    在这里插入图片描述

    下载docker-compose配置文件

    先安装wget命令

    yum install wget

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    下载配置文件，通过docker-compose进行安装

    wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.2/milvus-standalone-docker-compose.yml

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    如果无法访问github，可以直接通过浏览器下载，然后通过rz命令上传到虚拟机

    yum install lrzsz -y

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    由于后期milvus会在当前目录生成很多数据，因此建议创建一个新的目录，然后再上传 docker-compose.yml 文件

    mkdir milvus
cd milvus
rz

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    安装 docker

    yum install docker

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    安装docker-compose

    直接下载release版本手动安装

    首先找到docker-compose的github路径：https://github.com/docker/compose/releases

    在这里插入图片描述查看系统型号

    • uname -a 查看系统信息
    • uname -s 查看系统名称
    • uname -a 查看系统架构

    在这里插入图片描述
    下载安装文件

    sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/2.23.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

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    赋予执行权限

    sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

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    创建软连接

    sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

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    测试，能出版本号就说明安装成功了

    docker-compose --version

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    使用pip 命令自动安装

    安装 pip

    yum -y install epel-release
yum -y install python-pip

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    升级 pip

     pip install --upgrade pip

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    安装 docker-compose 插件

     pip install docker-compose

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    验证安装是否成功

     docker-compose --version

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    通过 docker-compose 启动容器

    在没启动docker 的情况下，直接启动docker-compose会报错，因此要先启动docker，并将docker设置为开机自动启动

    systemctl start docker
systemctl enable docker

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    在这里插入图片描述

    通过docker-compose up -d 命令在后台运行docker-compose容器，默认的配置文件名是 docker-compose.yml，可以通过-f 参数进行修改

     sudo docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml up -d

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    在这里插入图片描述
    使用下面命令，查看容器允许状态，我这里全部启动失败了

    docker-compose ps -a

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    使用下面命令，查看容器出错日志

    sudo docker-compose logs etcd | grep error

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    在这里插入图片描述
    报错的内容是目录无法访问： open /etcd: permission denied，这是因为CentOS7中的安全模块selinux把权限禁掉了。解决办法

    1. 在控制台里面输入 setenforce 0 关闭 selinux
    2. 在docker 命令中配置 --privileged=true，或者在 docker-compose 服务里增加 privileged: true (因为milvus会启动3个服务，因此这里一共要加3处)
      在这里插入图片描述

    注意，如果你修改了存放目录，这里要先删除之前的镜像

    docker rm milvus-standalone
docker rm milvus-minio
docker rm milvus-etcd

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    在这里插入图片描述然后重新启动容器（我这里在前台启动，目的是方便查看日志，所以我没加-d参数）

    sudo docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml up

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    在这里插入图片描述

    搭建python环境

    在外部window系统搭建

    如果你是在window上通过python连接虚拟机中的Milvus，只需要在window中安装 python 环境即可（ 我这里装的是 anaconda + python3.11.4 ）

    在这里插入图片描述

    pip3 install pymilvus==2.3.2

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    在这里插入图片描述

    在虚拟机中搭建

    如果你要直接在虚拟机中运行python，则需要在虚拟机中安装python环境，具体步骤如下

    首先，安装anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/

    wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

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    在这里插入图片描述
    由于我这里wget出错，因此我是直接从window上下载，然后使用rz命令传到centos7虚拟机的

    下载完sh安装文件后，先给文件加上可执行权限

    chmod +x Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

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    在这里插入图片描述
    然后执行命令进行安装

    bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

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    在这里插入图片描述

    # 按照安装提示，键入回车
Please, press ENTER  to continue
>>> ENTER

# 中途大概按两次回车进行翻页

# 输入yes，表示同意安装协议
Do you accept the license terms? [yes|no][no] 
>>> yes

# 多次yes后安装成功

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    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    安装好后，anaconda会写入你的环境变量（用户名不同，地址也会有所不同）

    执行 source ~/.bashrc 命令刷新环境变量，然后就可以使用 conda --version 查看 conda 的版本了。

    在这里插入图片描述
    目前最新版的 conda 是 23.7.4 版本，对应的python 版本是 3.11.5 （centos7 默认的python版本是2.7.5，这里是进入了conda 的base环境，所以是3.11.5版本）

    在这里插入图片描述
    milvus需要的是python3.7+ 的运行环境。环境搭建好后，需要安装依赖库 pymilvus

    详见官网介绍：https://milvus.io/docs/install-pymilvus.md

    在这里插入图片描述

    conda install numpy
pip3 install pymilvus==2.3.2

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    注意：pymilvus 默认conda 是安装不来的，但是pip3 可以直接安装
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    可以用如下命令验证环境是否搭建成功（没报错就说明成功了）

    python3 -c "from pymilvus import Collection"

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    在这里插入图片描述
    也可以使用 python 命令行的方式执行

    在这里插入图片描述

    连接 Milvus

    milvus使用的端口是19530

    • 查看容器使用的端口：docker port milvus-standalone
    • 查看容器是否在某个端口上进行监听：docker port milvus-standalone 19530/tcp
      在这里插入图片描述

    我这里使用的是开源的Virtual box，网络使用的是net方式。因此找到端口转发，配置19530即可

    在这里插入图片描述
    这里，子系统的IP，可以通过ip a 查看并替换成你的虚拟机上的IP

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Milvus在Github上为其提供了python语言的测试demo，地址为：https://github.com/milvus-io/pymilvus/tree/master/examples。用来测试的文件是 hello_milvus.py

    在这里插入图片描述
    由于需要vpn才能访问，我贴一下它的代码

    # hello_milvus.py demonstrates the basic operations of PyMilvus, a Python SDK of Milvus.
# 1. connect to Milvus
# 2. create collection
# 3. insert data
# 4. create index
# 5. search, query, and hybrid search on entities
# 6. delete entities by PK
# 7. drop collection
import time

import numpy as np
from pymilvus import (
    connections,
    utility,
    FieldSchema, CollectionSchema, DataType,
    Collection,
)

fmt = "\n=== {:30} ===\n"
search_latency_fmt = "search latency = {:.4f}s"
num_entities, dim = 3000, 8

#################################################################################
# 1. connect to Milvus
# Add a new connection alias `default` for Milvus server in `localhost:19530`
# Actually the "default" alias is a buildin in PyMilvus.
# If the address of Milvus is the same as `localhost:19530`, you can omit all
# parameters and call the method as: `connections.connect()`.
#
# Note: the `using` parameter of the following methods is default to "default".
print(fmt.format("start connecting to Milvus"))
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

has = utility.has_collection("hello_milvus")
print(f"Does collection hello_milvus exist in Milvus: {has}")

#################################################################################
# 2. create collection
# We're going to create a collection with 3 fields.
# +-+------------+------------+------------------+------------------------------+
# | | field name | field type | other attributes |       field description      |
# +-+------------+------------+------------------+------------------------------+
# |1|    "pk"    |   VarChar  |  is_primary=True |      "primary field"         |
# | |            |            |   auto_id=False  |                              |
# +-+------------+------------+------------------+------------------------------+
# |2|  "random"  |    Double  |                  |      "a double field"        |
# +-+------------+------------+------------------+------------------------------+
# |3|"embeddings"| FloatVector|     dim=8        |  "float vector with dim 8"   |
# +-+------------+------------+------------------+------------------------------+
fields = [
    FieldSchema(name="pk", dtype=DataType.VARCHAR, is_primary=True, auto_id=False, max_length=100),
    FieldSchema(name="random", dtype=DataType.DOUBLE),
    FieldSchema(name="embeddings", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
]

schema = CollectionSchema(fields, "hello_milvus is the simplest demo to introduce the APIs")

print(fmt.format("Create collection `hello_milvus`"))
hello_milvus = Collection("hello_milvus", schema, consistency_level="Strong")

################################################################################
# 3. insert data
# We are going to insert 3000 rows of data into `hello_milvus`
# Data to be inserted must be organized in fields.
#
# The insert() method returns:
# - either automatically generated primary keys by Milvus if auto_id=True in the schema;
# - or the existing primary key field from the entities if auto_id=False in the schema.

print(fmt.format("Start inserting entities"))
rng = np.random.default_rng(seed=19530)
entities = [
    # provide the pk field because `auto_id` is set to False
    [str(i) for i in range(num_entities)],
    rng.random(num_entities).tolist(),  # field random, only supports list
    rng.random((num_entities, dim)),    # field embeddings, supports numpy.ndarray and list
]

insert_result = hello_milvus.insert(entities)

hello_milvus.flush()
print(f"Number of entities in Milvus: {hello_milvus.num_entities}")  # check the num_entities

################################################################################
# 4. create index
# We are going to create an IVF_FLAT index for hello_milvus collection.
# create_index() can only be applied to `FloatVector` and `BinaryVector` fields.
print(fmt.format("Start Creating index IVF_FLAT"))
index = {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nlist": 128},
}

hello_milvus.create_index("embeddings", index)

################################################################################
# 5. search, query, and hybrid search
# After data were inserted into Milvus and indexed, you can perform:
# - search based on vector similarity
# - query based on scalar filtering(boolean, int, etc.)
# - hybrid search based on vector similarity and scalar filtering.
#

# Before conducting a search or a query, you need to load the data in `hello_milvus` into memory.
print(fmt.format("Start loading"))
hello_milvus.load()

# -----------------------------------------------------------------------------
# search based on vector similarity
print(fmt.format("Start searching based on vector similarity"))
vectors_to_search = entities[-1][-2:]
search_params = {
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nprobe": 10},
}

start_time = time.time()
result = hello_milvus.search(vectors_to_search, "embeddings", search_params, limit=3, output_fields=["random"])
end_time = time.time()

for hits in result:
    for hit in hits:
        print(f"hit: {hit}, random field: {hit.entity.get('random')}")
print(search_latency_fmt.format(end_time - start_time))

# -----------------------------------------------------------------------------
# query based on scalar filtering(boolean, int, etc.)
print(fmt.format("Start querying with `random > 0.5`"))

start_time = time.time()
result = hello_milvus.query(expr="random > 0.5", output_fields=["random", "embeddings"])
end_time = time.time()

print(f"query result:\n-{result[0]}")
print(search_latency_fmt.format(end_time - start_time))

# -----------------------------------------------------------------------------
# pagination
r1 = hello_milvus.query(expr="random > 0.5", limit=4, output_fields=["random"])
r2 = hello_milvus.query(expr="random > 0.5", offset=1, limit=3, output_fields=["random"])
print(f"query pagination(limit=4):\n\t{r1}")
print(f"query pagination(offset=1, limit=3):\n\t{r2}")


# -----------------------------------------------------------------------------
# hybrid search
print(fmt.format("Start hybrid searching with `random > 0.5`"))

start_time = time.time()
result = hello_milvus.search(vectors_to_search, "embeddings", search_params, limit=3, expr="random > 0.5", output_fields=["random"])
end_time = time.time()

for hits in result:
    for hit in hits:
        print(f"hit: {hit}, random field: {hit.entity.get('random')}")
print(search_latency_fmt.format(end_time - start_time))

###############################################################################
# 6. delete entities by PK
# You can delete entities by their PK values using boolean expressions.
ids = insert_result.primary_keys

expr = f'pk in ["{ids[0]}" , "{ids[1]}"]'
print(fmt.format(f"Start deleting with expr `{expr}`"))

result = hello_milvus.query(expr=expr, output_fields=["random", "embeddings"])
print(f"query before delete by expr=`{expr}` -> result: \n-{result[0]}\n-{result[1]}\n")

hello_milvus.delete(expr)

result = hello_milvus.query(expr=expr, output_fields=["random", "embeddings"])
print(f"query after delete by expr=`{expr}` -> result: {result}\n")


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# 7. drop collection
# Finally, drop the hello_milvus collection
print(fmt.format("Drop collection `hello_milvus`"))
utility.drop_collection("hello_milvus")

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    下载好后，使用 docker ps -a 确保虚拟机中的milvus服务器已全部开启

    在这里插入图片描述执行命令 python hello_milvus.py，或是使用编辑器执行均可（我这里用的是Anaconda提供的Spyder）

    在这里插入图片描述
    完整的执行结果如下

    === start connecting to Milvus     ===

Does collection hello_milvus exist in Milvus: False

=== Create collection `hello_milvus` ===


=== Start inserting entities       ===

Number of entities in Milvus: 3000

=== Start Creating index IVF_FLAT  ===


=== Start loading                  ===


=== Start searching based on vector similarity ===

hit: id: 2998, distance: 0.0, entity: {'random': 0.9728033590489911}, random field: 0.9728033590489911
hit: id: 1262, distance: 0.08883658051490784, entity: {'random': 0.2978858685751561}, random field: 0.2978858685751561
hit: id: 1265, distance: 0.09590047597885132, entity: {'random': 0.3042039939240304}, random field: 0.3042039939240304
hit: id: 2999, distance: 0.0, entity: {'random': 0.02316334456872482}, random field: 0.02316334456872482
hit: id: 1580, distance: 0.05628091096878052, entity: {'random': 0.3855988746044062}, random field: 0.3855988746044062
hit: id: 2377, distance: 0.08096685260534286, entity: {'random': 0.8745922204004368}, random field: 0.8745922204004368
search latency = 0.4576s

=== Start querying with `random > 0.5` ===

query result:
-{'embeddings': [0.20963514, 0.39746657, 0.12019053, 0.6947492, 0.9535575, 0.5454552, 0.82360446, 0.21096309], 'pk': '0', 'random': 0.6378742006852851}
search latency = 0.5080s
query pagination(limit=4):
	[{'random': 0.6378742006852851, 'pk': '0'}, {'random': 0.5763523024650556, 'pk': '100'}, {'random': 0.9425935891639464, 'pk': '1000'}, {'random': 0.7893211256191387, 'pk': '1001'}]
query pagination(offset=1, limit=3):
	[{'random': 0.5763523024650556, 'pk': '100'}, {'random': 0.9425935891639464, 'pk': '1000'}, {'random': 0.7893211256191387, 'pk': '1001'}]

=== Start hybrid searching with `random > 0.5` ===

hit: id: 2998, distance: 0.0, entity: {'random': 0.9728033590489911}, random field: 0.9728033590489911
hit: id: 747, distance: 0.14606499671936035, entity: {'random': 0.5648774800635661}, random field: 0.5648774800635661
hit: id: 2527, distance: 0.1530652642250061, entity: {'random': 0.8928974315571507}, random field: 0.8928974315571507
hit: id: 2377, distance: 0.08096685260534286, entity: {'random': 0.8745922204004368}, random field: 0.8745922204004368
hit: id: 2034, distance: 0.20354536175727844, entity: {'random': 0.5526117606328499}, random field: 0.5526117606328499
hit: id: 958, distance: 0.21908017992973328, entity: {'random': 0.6647383716417955}, random field: 0.6647383716417955
search latency = 0.1996s

=== Start deleting with expr `pk in ["0" , "1"]` ===

query before delete by expr=`pk in ["0" , "1"]` -> result: 
-{'random': 0.6378742006852851, 'embeddings': [0.20963514, 0.39746657, 0.12019053, 0.6947492, 0.9535575, 0.5454552, 0.82360446, 0.21096309], 'pk': '0'}
-{'random': 0.43925103574669633, 'embeddings': [0.52323616, 0.8035404, 0.77824664, 0.80369574, 0.4914803, 0.8265614, 0.6145269, 0.80234545], 'pk': '1'}

query after delete by expr=`pk in ["0" , "1"]` -> result: []


=== Drop collection `hello_milvus` ===

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    停止 milvus

    sudo docker-compose down

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    删除milvus的数据

    在停止Milvus后，可以使用如下命令删除 milvus 容器挂载在本机上的数据

    sudo rm -rf  volumes

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    安装 Attu 可视化工具

    在github上有安装命令，地址为：https://github.com/zilliztech/attu/blob/main/doc/zh-CN/attu_install-docker.md

    c78922ae8425421eba1ee2348765b8f4.png

    docker 的运行命令如下

    docker run -p 8000:3000 -e HOST_URL=http://{ your machine IP }:8000 -e MILVUS_URL={your machine IP}:19530 zilliz/attu:latest

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    注意：这里的本机IP可以直接使用127.0.0.1

    docker run -p 8000:3000 -e HOST_URL=http://127.0.0.1:8000 -e MILVUS_URL=127.0.0.1:19530 zilliz/attu:latest

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    启动报错了

    $ node
node[9]: ../src/node_platform.cc:61:std::unique_ptr node::WorkerThreadsTaskRunner::DelayedTaskScheduler::Start(): Assertion `(0) == (uv_thread_create(t.get(), start_thread, this))' failed.
 1: 0xb57f90 node::Abort() [node]
 2: 0xb5800e  [node]
 3: 0xbc915e  [node]
 4: 0xbc9230 node::NodePlatform::NodePlatform(int, v8::TracingController*, v8::PageAllocator*) [node]
 5: 0xb1b3d1 node::InitializeOncePerProcess(int, char**, node::InitializationSettingsFlags, node::ProcessFlags::Flags) [node]
 6: 0xb1bc89 node::Start(int, char**) [node]
 7: 0x7f2ca389fd90  [/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6]
 8: 0x7f2ca389fe40 __libc_start_main [/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6]
 9: 0xa93f0e _start [node]
Aborted (core dumped)

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    图片.png

    使用 docker version 查看docker 版本可以发现 centos7 通过yum安装的docker版本应该是太旧了

    图片.png

    下面需要重装docker

    1. 卸载原有docker
    sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-engine

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    1. 安装yum-utils和源
    sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

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    1. 开始安装docker引擎和客户端等
    sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

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    1. 启动docker并设置为开机自启动
    sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

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    1. 查看docker版本(可以看到，现在显示的这个版本号才是正常的)
    docker version

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    图片.png

    逐个删除原有镜像：docker rm <镜像ID>（镜像ID可以使用 docker ps -a进行查看）

    接着分别启动 milvus-standalone和attu（这个命令要在官网的基础上加个-d参数，使其在后台启动）

    docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml up -d
docker run -d -p 8000:3000 -e HOST_URL=http://127.0.0.1:8000 -e MILVUS_URL=127.0.0.1:19530 zilliz/attu:latest

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    然后在 Virtualbox 的 net网络地址转发这里加一个8000的端口映射

    f9a6ab7287e141639f04a33d21f85afe.png

    接着打开window上的浏览器，输入 http://localhost:8000

    图片.png

    点击连接之后报错：Error: 14 UNAVAILABLE: No connection established

    图片.png

    查看所有容器ID，先关闭掉错误的attu容器，然后再进行删除

    docker ps -a
docker stop 
docker rm 

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    将Milvus的IP从127.0.0.1改为本机IP（enp0s3）或docker（docker0）的IP，都是可以的。使用 ip a 或 ifconfig 命令，均可以查看到本机所有网卡对应的IP

    图片.png

    使用修改IP后的命令重启Attu容器

    docker run -d -p 8000:3000 -e HOST_URL=http://127.0.0.1:8000 -e MILVUS_URL=172.17.0.1:19530 zilliz/attu:latest

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    然后使用外部浏览器输入 http://localhost:8000，进行连接，并登录。这里连接成功了

    图片.png

    另外，你也可以将Attu加入到docker-compose.xml文件中，让它们一起启动，命令如下

      attu:
    container_name: attu
    image: zilliz/attu:v2.2.6
    environment:
      MILVUS_URL: milvus-standalone:19530
    ports:
      - "8000:3000"
    depends_on:
      - "standalone"

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    参考：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131847096

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/chy555chy/article/details/134077844