Milvus手动创建的配置

创建数据库连接（自定义）

from pymilvus import DataType
from basecofig.milvus import Milvus

# 创建数据库连接
milvus = Milvus().get_milvus()

# 选择使用的数据库
milvus.use_database(db_name="my_database_text")



# 创建集合
if "text_2" not in milvus.list_collections():

    # 1. 创建 schema 并配置 auto_id = True，允许动态添加字段
    schema = milvus.create_schema(auto_id=True, enable_dynamic_field=True)

    # 2. 添加字段（其他字段可不选，dynamic field 会自动处理）
    
    # 主键必须要写，我这边设置主键自增
    schema.add_field(field_name="id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)  
    # BGE-M3 维度 (模型向量维度：见文章Emedding)
    schema.add_field(field_name="vector", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1024)  

    （三种向量：见文章Schema）
    # DataType.FLOAT_VECTOR：这表示你使用的是浮点型向量，也就是通常所说的密集向量
    # DataType.VARCHAR：这表示你使用是字符串向量，也就是通常所说的稀疏向量


    # 3. 准备索引参数
    index_params = milvus.prepare_index_params()

    # 4. 为主键字段添加索引（可选，Milvus 通常自动处理）
    # index_params.add_index(
    #     field_name="id",
    #     index_type="STL_SORT"
    # )

    # 5. 为向量字段添加索引（关键）
    index_params.add_index(
        field_name="vector",
        index_type="AUTOINDEX",  # 让 Milvus 自动选择最合适的索引类型
        metric_type="COSINE"  # 语义相似度
    )

    # 创建自定义集合
    milvus.create_collection(
        collection_name="text_2",  # 创建集合名称
        schema=schema,
        index_params=index_params
    )
    print("自定义集合创建成功")

步骤

创建数据库连接与选择数据库

使用 milvus.use_database(db_name="my_database_text") 选择现有的数据库。如果数据库不存在，需要创建。

创建集合与配置 Schema

通过 milvus.create_schema() 创建集合的 schema。该 schema 支持动态字段（enable_dynamic_field=True）以及自增主键（auto_id=True）。

• 添加主键字段 id（INT64 类型）
• 添加向量字段 vector（FLOAT_VECTOR 类型，维度为 1024）

索引配置

使用 milvus.prepare_index_params() 准备索引参数，并为向量字段 vector 添加了索引，选择自动索引类型 AUTOINDEX，并设置相似度度量方式为 COSINE。为向量字段添加索引能够提高语义相似度查询的效率。

创建集合

最后，通过 milvus.create_collection() 创建集合 text_2，并将 schema 和索引配置传递给 Milvus。

关键点总结

• 自动化与灵活性：通过配置 auto_id=True 和 enable_dynamic_field=True，Milvus 提供了灵活的 schema 配置，支持动态字段和自增主键。
• 高效索引：通过选择 AUTOINDEX 和 COSINE 相似度度量，自动优化了向量查询的效率。
• 简化操作：Milvus 自动处理大部分索引和字段管理工作，开发者只需关注创建集合和数据的插入。

版权所有

版权归属：念宇

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