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学习路程四向量数据库Milvus安装与连接

article 2025/2/26 18:41:27

前序

在之前，已经简单完成了文档的加载，分割，向量化这些步骤，最后得到了结果。但是这些数据都是一次性的。假设一个律师所，有几千上万份卷宗，不可能每次使用都重新向量化数据吧。
所以我们需要有一个地方存储起来，比如关系型数据库MySQL，非关系性数据库MangoDB这样，对应类型数据存放起来。
而向量化的数据，需要使用到向量数据库

一、向量数据库简介

向量数据库（Vector Database）也叫矢量数据库，是专为存储、处理、分析「向量数据」而生的，能够基于目标向量快速进行相似度搜索，并返回最相近的数据。总而言之，就是用来存储和处理向量数据的数据库。

随着大型AI语言模型的崛起，向量数据库成为了解决模型“幻觉”问题的关键。它号称是LLM记忆的海马体，是大模型的记忆和存储核心，通过注入实时&私域数据的形式，可以使得LLM能够在更多通用场景中落地应用，缓解模型”幻觉“的问题。

常见的向量数据库：Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Elasticsearch、PGVector、opensearch、腾讯VectorDB，ClickHouse。

在这里插入图片描述

二、Milvus 向量数据库

基本介绍

Milvus（米尔乌斯）是一个高性能、高度可扩展的开源的向量数据库，诞生于2019年，由Zilliz开发并维护，后成为LF AI & Data Foundation的托管项目之一，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。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可在从笔记本电脑到大规模分布式系统的各种环境中高效运行。

官网：https://milvus.io/

文档：https://milvus.io/docs/zh/overview.md

仓库：https://github.com/milvus-io/milvus

安装Milvus数据库

1. 安装docker

目前Milvus运行的环境都是在docker上，所以在安装Milvus之前，我们需要先确认docker和docker-compose已经安装到本地机子上了。

注意：

默认情况下，如果安装的docker是docker-desktop默认会顺便已经安装了docker-compose，则不需要再继续安装docker-compose，否则会报错问题，这时候需要卸载掉python安装的。

如果本地机子没有安装docker-compose，提前按以下命令安装一下：

# 这个命令必须保证自己的机子已经安装了docker和python3.8+
pip install docker-compose

跟我一样使用Mac的也需要注意。如果安装了docker desktop，但是在命令行运行docker-compose --version 失败的。可能是以下问题
在这里插入图片描述

sudo rm /usr/local/bin/docker-compose
sudo ln -s /Applications/Docker.app/Contents/Resources/cli-plugins/docker-compose /usr/local/bin/docker-compose

我通过上面这个方法后，可以成功解决问题。

2.下载Milvus镜像服务配置文件

下载链接：https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.4.12/milvus-standalone-docker-compose.yml

下载完成以后，执行如下命令即可启动Milvus数据库：

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

也是极其耗时的操作。
在这里插入图片描述
很容易就拉取失败了，还是配置一下docker，使用国内镜像源吧

docker设置新增国内镜像源

...
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.1ms.run",
    "https://hub.rat.dev",
    "https://docker.1panel.live"
  ]

在这里插入图片描述
再次运行就可以慢慢等它拉取镜像了zzz

在这里插入图片描述
这样就是启动成功了。

关闭数据库服务镜像，命令如下：

docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml down

三、连接Milvus数据库

首先安装三方库

pip install pymilvus[model]
# 如果上面这个识别不了的，就用下面这种
pip install "pymilvus[model]"

# 如果觉得慢的一批，可以换一下国内镜像源哈
pip install  "pymilvus[model]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

启动docker时，可以看到，默认端口是19530

方式1:

from pymilvus import connections, db

# 连接milvus数据库服务器
connections.connect(
    host="127.0.0.1",  # 连接服务端地址，
    port=19530,        # 连接端口，milvus默认监听19530
    alias='default',   # 连接的别名，如果不设置，默认为default，
    db_name='default'  # 连接的数据库，默认是default
)

# 判断是否连接成功
res = db.connections.has_connection('default')
print(res)

# 断开数据库连接
# 此处必须填写断开的连接别名
connections.disconnect('default')

在这里插入图片描述
方式2:

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient("http://localhost:19530")
# client = MilvusClient()  # 上面的内容可以简写
res = client.list_users()

print(res)
# 断开连接
client.close()

"""
输出结果 ：['root'] 
"""