Milvus 概述         

        向量是神经网络模型的输出数据格式，可以有效地对信息进行编码，在知识库、语义搜索、检索增强生成（RAG）等人工智能应用中发挥着举足轻重的作用。

        Milvus 是一个开源的向量数据库，适合各种规模的人工智能应用。

        Milvus 是一种高性能、高扩展性的向量数据库，可在从笔记本电脑到大规模分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供，也可以云服务的形式提供。

        Milvus 是一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大型系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士。

Embeddings 和 Milvus

        文本、图像和音频等非结构化数据格式各异，并带有丰富的底层语义，因此分析起来极具挑战性。为了处理这种复杂性，Embeddings 被用来将非结构化数据转换成能够捕捉其基本特征的数字向量。然后将这些向量存储在向量数据库中，从而实现快速、可扩展的搜索和分析。

        Milvus 提供强大的数据建模功能，使您能够将非结构化或多模式数据组织成结构化的 Collections。它支持多种数据类型，适用于不同的属性模型，包括常见的数字和字符类型、各种向量类型、数组、集合和 JSON，为您节省了维护多个数据库系统的精力。

Milvus 为何如此快速？

        Milvus 从设计之初就是一个高效的向量数据库系统。在大多数情况下，Milvus 的性能是其他向量数据库的 2-5 倍。这种高性能是几个关键设计决策的结果：

        硬件感知优化 ：为了让 Milvus 适应各种硬件环境，        专门针对多种硬件架构和平台优化了其性能，包括 AVX512、SIMD、GPU 和 NVMe SSD。

        高级搜索算法 ：Milvus 支持多种内存和磁盘索引/搜索算法，包括 IVF、HNSW、DiskANN 等，所有这些算法都经过了深度优化。与 FAISS 和 HNSWLib 等流行实现相比，Milvus 的性能提高了 30%-70%。

        C++ 搜索引擎向量数据库性能的 80% 以上取决于其搜索引擎。由于 C++ 语言的高性能、底层优化和高效资源管理，Milvus 将 C++ 用于这一关键组件。最重要的是，Milvus 集成了大量硬件感知代码优化，从汇编级向量到多线程并行化和调度，以充分利用硬件能力。

        面向列 ：Milvus 是面向列的向量数据库系统。其主要优势来自数据访问模式。在执行查询时，面向列的数据库只读取查询中涉及的特定字段，而不是整行，这大大减少了访问的数据量。此外，对基于列的数据的操作可以很容易地进行向量化，从而可以一次性在整个列中应用操作，进一步提高性能。

概念关系图（逻辑结构）

Milvus数据库
├── Collection集合
│   ├── Partition分区
│   │   └── Entity实体
│   │       └── Fields字段（向量 + 元数据）
│   ├── Schema结构
│   └── Index索引
├── 查询操作（Search / Query）
└── 数据一致性机制

示例

1.环境准备

pip install pymilvus

2.连接

from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient(uri='http://127.0.0.1:19530')

3.创建collection

    fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),FieldSchema(name="name", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=64),FieldSchema(name="category", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=64),#这里使用结巴分词 FieldSchema(name="description", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=1000, enable_analyzer=True,analyzer_params={"tokenizer": "jieba", "filter": ["cnalphanumonly"]}),# 向量维度 我这里使用openai的embedding生成的向量默认维度是1536# embedding_llm1.embed_documents(titles)FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1536),# 稀疏向量字段FieldSchema(name="sparse_vector", dtype=DataType.SPARSE_FLOAT_VECTOR)
#添加的 BM25 函数，使得 Milvus 能够：自动从 title 字段提取稀疏特征；
bm25_function = Function(name="bm25",input_field_names=["title"],output_field_names=["sparse_vector"],function_type=FunctionType.BM25,
)
schema = CollectionSchema(fields=fields,functions=[bm25_function], description="商品向量集合")
client.create_collection(collection_name=COLLECTION_NAME,schema=schema,consistency_level="Strong", # 一致性级别enable_dynamic_field=True,# 动态字段 如果设为 True，Milvus 将自动接受未在 schema 中定义的新字段数据，并将其存储为 JSON 格式。auto_id=True # 自动生成ID。)

        定义 schema 时启用 BM25 函数，指定输入字段为 title，输出字段为 sparse_vector（稀疏向量），插入数据时只需提供原始文本，系统会自动调用 BM25 函数生成稀疏向量

        BM25 是一种经典的信息检索评分函数（ranking function），用于衡量查询语句与文档的相关性。它基于词频（TF）、逆文档频率（IDF）和文档长度等因素对结果进行打分。

        consistency_level是 Milvus 中用于控制 数据读写一致性 的参数，它决定了在进行查询或检索操作时，系统保证返回的数据与最新写入数据之间的一致性程度
        "Strong"强一致性：每次读取都返回最新的数据，适用于对实时性要求高的场景。
        "Session"会话一致性：在一个客户端连接内保证一致性，适合多次查询的连续操作。
        "Bound"有界一致性：允许一定时间延迟，性能较好，适合容忍短暂延迟的场景。
        "Eventually"最终一致性：不保证立即看到写入结果，性能最优，但可能读到旧数据

4.插入数据

测试数据：

电子产品类
运动型蓝牙耳机
这款运动蓝牙耳机专为运动爱好者打造。它采用蓝牙5.2技术，连接稳定，即使在运动的过程中大幅度晃动也不会轻易断连。拥有防水防汗的特性，其外壳经过特殊工艺处理，能有效抵御汗水和雨水的侵蚀，非常适合跑步、健身、骑行等运动场景。音质上，它采用了独特的音腔设计，增强了低频效果，让节奏感强烈的运动音乐更加带感。耳机采用挂耳式的人体工学设计，贴合耳部轮廓，硅胶材质的耳挂柔软有弹性，长时间运动佩戴也不会觉得耳朵酸痛，并且稳固性极佳，运动时不会掉落。在续航方面表现不错，一次充满电可以连续使用7小时，满足一场酣畅淋漓的运动所需。
电子产品类
降噪蓝牙耳机
这款降噪蓝牙耳机主打主动降噪功能。采用先进的蓝牙5.3技术，连接稳定又迅速。它配备了专业的降噪芯片，能够精准识别并过滤外界环境噪音，比如飞机的轰鸣声、地铁的嘈杂声、办公室的键盘敲击声等，最高可降低35dB的噪音，让你沉浸在纯净的音乐世界中。音质方面，它采用了高品质的动圈单元，能够呈现出丰富细腻的音乐细节，高音清亮，中音饱满，低音深沉有力。耳机的耳罩采用了柔软的蛋白皮材质，内部填充了高密度海绵，贴合耳部，佩戴起来非常舒适，长时间使用也不会有压迫感。续航能力也相当出色，开启降噪功能后可连续使用6小时，关闭降噪功能则能使用长达9小时。
电子产品类
骨传导蓝牙耳机
这款骨传导蓝牙耳机采用了创新的骨传导技术，无需堵塞耳道就能传递声音。它采用蓝牙5.0技术，连接稳定，并且具备良好的兼容性，能与各种智能设备轻松配对。由于不堵塞耳道，在听音乐的同时还能感知周围环境的声音，保障了使用时的安全性，适合户外运动、骑行、跑步等场景。音质上，它虽然不能像传统耳机那样呈现极致的音质效果，但也能满足日常基本的听音乐和通话需求。耳机的机身采用了硅胶材质，柔软有弹性，可随意弯曲，佩戴起来十分轻便，仅重28克，并且贴合耳部，运动时不易掉落。续航方面，一次充满电可连续使用5小时，小巧轻便的充电仓还能为耳机额外充电2 - 3次。
电子产品类
儿童蓝牙耳机
这款儿童蓝牙耳机专为儿童设计。采用蓝牙5.0技术，连接稳定，操作简单，方便儿童使用。它特别注重儿童的听力保护，内置了音量限制功能，最大音量不会超过85dB，有效避免音量过大对儿童听力造成损伤。音质方面，采用了适合儿童听觉特点的音频调校，声音清晰、柔和，让孩子们能听到纯真的音乐。耳机的头带采用了柔软的硅胶材质，可调节长度，能适应不同年龄段儿童的头围大小，佩戴舒适且不会给孩子的头部造成压迫感。外观设计十分可爱，有多种卡通造型和鲜艳的颜色可供选择，深受孩子们的喜爱。续航能力也不错，一次充满电可连续使用4小时，满足孩子日常听故事、听儿歌的需求。
电子产品类
商务蓝牙耳机
这款商务蓝牙耳机是商务人士的理想选择。它采用蓝牙5.3技术，连接稳定且低延迟，确保在商务通话中不会出现声音卡顿或延迟的情况。配备了高清麦克风和智能降噪算法，能够有效过滤周围环境噪音，在嘈杂的办公室、咖啡馆等场所也能保证清晰的通话质量。音质方面，声音清晰、准确，能让对方清楚地听到你的表达。耳机的设计简约时尚，采用了入耳式设计，小巧轻便，便于携带。耳帽采用了亲肤的硅胶材质，佩戴舒适，长时间通话也不会感到不适。续航能力较强，一次充满电可连续使用7小时，充电仓还能为耳机补充电量，满足一天的商务使用需求。
电子产品类
智能无线蓝牙耳机
这款蓝牙耳机采用先进的蓝牙5.3技术，连接稳定且快速。拥有高清音质，能够呈现丰富的音乐细节。人体工学设计，佩戴舒适，长时间使用也不会有不适感。续航能力出色，一次充满电可连续使用8小时以上。
电子产品类
便携式移动硬盘
大容量便携式移动硬盘，拥有2TB的存储空间，可轻松存储大量的照片、视频、文件等。外观小巧精致，便于携带。采用USB3.2高速接口，数据传输速度快，能让你快速备份和读取数据。
电子产品类
高清智能摄像头
具备4K超高清分辨率的智能摄像头，画面清晰细腻。支持日夜切换功能，即使在夜间也能清晰捕捉画面。内置智能感应系统，当检测到异常活动时会及时推送警报信息到你的手机。
家居用品类
多功能养生壶
这款养生壶集煮茶、煲汤、炖燕窝、煮蛋等多种功能于一体。采用优质的玻璃材质，耐高温且安全无毒。具备精准的温控系统，能根据不同的食材和需求调节合适的温度和时间。
家居用品类
智能扫地机器人
智能扫地机器人拥有先进的激光导航技术，能够快速准确地绘制家居地图，规划清扫路线。具备多种清扫模式，如自动清扫、定点清扫、沿边清扫等。还能通过手机APP远程控制，让你随时随地轻松清洁家居。
家居用品类
记忆棉床垫
记忆棉床垫采用高品质的记忆棉材质，能够根据人体的曲线和压力自动调整形状，提供精准的支撑，有效缓解身体压力。透气性好，能保持睡眠环境的干爽舒适。同时，它还具有静音效果，让你享受安静的睡眠。
服装配饰类
纯棉休闲T恤
采用100%纯棉面料，柔软舒适，透气性极佳。简约的设计风格，经典的圆领款式，适合各种场合穿着。多种颜色可选，满足你的不同搭配需求。
服装配饰类
真皮男士钱包
这款男士钱包采用优质的头层牛皮制作，质感柔软且耐用。内部设计合理，有多个卡槽、钞位和零钱袋，方便分类存放物品。精致的缝线工艺和简约的外观设计，彰显男士的沉稳与大气。
服装配饰类
时尚女士手链
时尚女士手链由高品质的水晶和合金制成，外观闪耀夺目。独特的设计款式，融合了时尚与优雅的元素，能为你的手腕增添一份迷人的魅力。是送给女性朋友的绝佳礼物。
服装配饰类
防风保暖围巾
围巾采用优质的羊毛材质，保暖性能极佳。表面经过特殊处理，具有防风功能，能有效抵御寒冷的天气。宽大的尺寸，可随意搭配不同的服装风格，让你在寒冷的季节也能保持时尚。
美妆护肤类
美白保湿面膜
这款面膜富含多种美白和保湿成分，如熊果苷、透明质酸等。能够深入肌肤底层，抑制黑色素的生成，同时为肌肤补充大量水分，让你的肌肤变得白皙、水润、有光泽。面膜纸采用轻薄透气的材质，贴合肌肤，使用起来非常舒适。
美妆护肤类
控油祛痘洗面奶
专为油性痘痘肌设计的洗面奶，具有强大的控油和祛痘功效。含有水杨酸、茶树精油等成分，能够深层清洁毛孔，去除多余的油脂和污垢，预防痘痘的产生。洗后肌肤清爽不紧绷，保持水油平衡。
美妆护肤类
持久定妆粉饼
定妆粉饼具有细腻的粉质，能够轻松贴合肌肤，打造出光滑、哑光的妆效。持久的定妆效果，能让妆容一整天都保持完美状态，不易脱妆、花妆。添加了护肤成分，在定妆的同时还能滋养肌肤。
母婴用品类
婴儿纯棉连体衣
婴儿连体衣采用天然纯棉面料，柔软亲肤，对宝宝的皮肤无刺激。宽松的版型设计，让宝宝活动自如。精致的包边工艺，防止刮伤宝宝娇嫩的肌肤。多种可爱的图案和颜色可供选择。
母婴用品类
儿童安全座椅
儿童安全座椅符合严格的安全标准，采用高强度的材料制作，能够有效保护儿童在乘车过程中的安全。人体工学设计，让宝宝乘坐舒适。可调节的座椅角度和头枕高度，适合不同年龄段的儿童使用。
母婴用品类
婴儿润肤霜
专为婴儿娇嫩肌肤设计的润肤霜，含有天然的植物精华，如橄榄油、芦荟等。能够滋润宝宝的肌肤，防止肌肤干燥、皲裂。温和无刺激，经过严格的安全性检测，让妈妈们放心使用。
食品饮料类
纯牛奶
这款纯牛奶源自优质牧场，采用新鲜的生牛乳制作而成。富含丰富的蛋白质、钙等营养成分，口感醇厚，奶香浓郁。经过严格的质量检测，安全有保障，是全家补充营养的理想选择。
食品饮料类
坚果礼盒
坚果礼盒内包含多种美味的坚果，如核桃、杏仁、腰果、巴旦木等。这些坚果均经过精心挑选，颗粒饱满，口感香脆。富含不饱和脂肪酸、维生素和矿物质等营养成分，健康又美味。
食品饮料类
水果茶包
水果茶包由多种新鲜水果和花草混合而成，如草莓、柠檬、玫瑰、薄荷等。口感清新酸甜，具有丰富的果香和花香。富含维生素C等营养成分，有美容养颜、提神醒脑的功效。可直接用开水冲泡，方便快捷。
食品饮料类
手工巧克力
手工制作的巧克力，选用高品质的可可豆，经过精细的加工工艺制作而成。口感丝滑醇厚，有多种口味可供选择，如牛奶巧克力、黑巧克力、榛果巧克力等。精美的包装，是送给亲朋好友的甜蜜礼物。

代码：

goods = []with open("../datas/goods.txt", "r", encoding="utf-8") as f:while True:category = f.readline().strip()if category == "":breakname = f.readline().strip()description = f.readline().strip()goods.append({"category": category, "name": name, "description": description})vectors = embedding_llm2.embed_documents([item["description"] for item in goods])# 修改插入数据格式，使其符合schema定义data_to_insert = []for i in range(len(goods)):data_to_insert.append({"category": goods[i]["category"],"name": goods[i]["name"],"description": goods[i]["description"],"vector": vectors[i]})# 插入数据res = client.insert(collection_name=COLLECTION_NAME, data=data_to_insert)print(res)

5.创建索引

# 创建索引参数对象index_params = client.prepare_index_params()# 添加一个索引，指定字段名称、索引类型、度量类型和参数index_params.add_index(field_name="vector",index_type="HNSW",metric_type="IP",params={"M": 16, "efConstruction": 64})# 为 sparse_vector 字段添加 SPARSE_INVERTED_INDEX 索引index_params.add_index(field_name="sparse_vector",index_type="SPARSE_INVERTED_INDEX",metric_type="BM25",params={"inverted_index_algo": "DAAT_MAXSCORE","bm25_k1": 1.2,"bm25_b": 0.75})# 创建索引client.create_index(COLLECTION_NAME, index_params)

index_type 和 metric_type

        在 Milvus 中，index_type 和 metric_type 是创建索引时非常关键的两个参数，它们分别用于指定索引类型和距离度量方式。以下是详细的选项说明：

index_type 索引类型（常用）

📌 推荐组合：对于稠密向量，推荐使用 HNSW + IP；对于稀疏向量，推荐 SPARSE_INVERTED_INDEX。 

metric_type 距离度量类型

注意：某些索引类型只支持特定的 metric_type，例如 HNSW 支持 IP、L2，而 SPARSE_INVERTED_INDEX 只支持 BM25（需配合稀疏向量使用）。

推荐配置建议（基于场景）

M 和 efConstruction         

        在 Milvus 中使用 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）索引时，参数 M 和 efConstruction 是两个关键的构建参数，它们直接影响索引的质量

        M: 图结构中每个节点连接的邻居数。默认值：16 建议值：5 ~ 48， M 值越大，图结构越密集，检索精度越高，相应的占用内存也越大 构建时间越长

        M=16：适用于大多数场景，构建速度快、内存占用低。
        M=32~48：适合对精度要求高、资源充足的场景。
        efConstruction: 构建索引时搜索候选节点的数量。默认值：64 建议值10 ~ 512，efConstruction越大，索引图质量越高，查询效果越好。相应的构建时间越长，efConstruction对内存影响较小

        efConstruction=64：快速构建，适合测试或小数据集。
        efConstruction=128~256：高质量索引，适合生产环境。

稠密向量和稀疏向量

稠密向量

        稠密向量是一个几乎每个维度都有非零值的固定长度向量，通常用于表示语义信息。

        数据类型（Milvus 中）FLOAT_VECTOR用于存储稠密向量。必须指定维度（dim），例如 dim=1536。

特征：

适用模型与场景：

索引推荐：HNSW、IVF_FLAT、IVF_PQ、RHNSW_FLAT

稀疏向量

        稀疏向量是一种大多数维度为零，只有少数位置有非零值的向量，通常用于关键词或特征计数。

        数据类型（Milvus 中）SPARSE_FLOAT_VECTOR用于存储稀疏向量，使用字典格式 {dimension_index: value} 表示

适用模型与场景

如何选择

6.搜索类型

Milvus 支持各种类型的搜索功能，以满足不同用例的需求：

• ANN 搜索：查找最接近查询向量的前 K 个向量。

• 过滤搜索：在指定的过滤条件下执行 ANN 搜索。

• 范围搜索：查找查询向量指定半径范围内的向量。

• 混合搜索：基于多个向量场进行 ANN 搜索。

• 全文搜索：基于 BM25 的全文搜索。

• Rerankers：根据附加标准或辅助算法调整搜索结果顺序，完善初始 ANN 搜索结果。

• 获取：根据主键检索数据。

• 查询使用特定表达式检索数据。

向量搜索案例：

    #将集合加载到内存中，以便进行查询操作。client.load_collection(COLLECTION_NAME)search = client.search(collection_name=COLLECTION_NAME,data=[embedding_llm2.embed_query("蓝牙耳机")],  #embedding进行向量化anns_field="vector",  # 指定要检索的向量字段filter="category == '电子产品类'", #过滤条件output_fields=["name", "category", "description"], #输出字段limit=3 #返回top3)

bm25全文检索：

    #将集合加载到内存中，以便进行查询操作。client.load_collection(COLLECTION_NAME)keyword_query = "蓝牙耳机"#'drop_ratio_search': 这是 Milvus 中的一个参数，用于设置在全文检索（基于稀疏向量）过程中可以忽略的低权重特征比例。这里设置为 0.8 表示在搜索过程中会忽略掉 80% 的低权重特征，以提升搜索效率。search_params = {'params': {'drop_ratio_search': 0.8},}search = client.search(collection_name=COLLECTION_NAME,data=[keyword_query], # 搜索文本数据anns_field='sparse_vector', # 确保指定查询的稀疏向量字段output_fields=['description'],  # 输出字段limit=3,search_params=search_params)print(search)

什么是混合检索？

        混合检索（Hybrid Search）是一种结合全文检索（如 BM25）和向量相似度检索（如 ANN，近似最近邻搜索）的技术，通过融合两者的结果提升检索的准确性和覆盖率。
        BM25（全文匹配）：适用于关键词匹配，捕捉显式语义。
        ANN（向量匹配）：适用于语义理解，捕捉隐式相关性。
        混合检索在实际应用中可以显著提高召回率和排序质量，尤其适合处理复杂查询或模糊语义场景。
混合检索的核心流程
数据建模：
        存储原始文本字段（用于 BM25）
        存储该文本的 embedding 向量（用于 ANN）
索引构建：
        对文本字段建立稀疏索引（SPARSE_INVERTED_INDEX + BM25）
        对向量字段建立稠密索引（如 HNSW, IVF_FLAT）
检索阶段：
        分别执行 BM25 和 ANN 查询
        使用加权评分或排序融合算法（如 Reciprocal Rank Fusion, RRF）合并结果

混合搜索案例

    #向量搜索vector_search_params = {"data": [embedding_llm2.embed_query("蓝牙耳机")],"anns_field": "vector",#nprobe: 表示在执行 HNSW 索引搜索时，从索引中探测（访问）的最近邻子空间（neighborhood cells）的数量"param": {"nprobe": 10},"limit": 3}vector_search_result = AnnSearchRequest(**vector_search_params)# 全文搜索full_text_params = {"data": ["蓝牙耳机"],"anns_field": "sparse_vector",#drop_ratio_search: 表示在执行基于 SPARSE_FLOAT_VECTOR 字段的全文搜索时，忽略掉低权重的稀疏特征项的比例。设置为0.2#意味着在搜索过程中会忽略掉权重最低的20 % 的特征项，从而加快查询速度，但可能会略微降低结果的相关性。"param": {"drop_ratio_search": 0.2},"limit": 3}full_text_result = AnnSearchRequest(**full_text_params)# 初始化 配置 Rerankers 策略ranker = RRFRanker(100)reqs = [vector_search_result, full_text_result]#混合搜索res = client.hybrid_search(collection_name=COLLECTION_NAME,reqs=reqs,ranker=ranker,limit=3,output_fields=["name", "category", "description"]  # 同样指定输出字段)print("向量搜索请求对象：", vector_search_result)print("全文搜索请求对象：", full_text_result)print("混合搜索结果", res)

        AnnSearchRequest 是 pymilvus 提供的一个类，用于构建近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search）的请求对象。它主要用于 Milvus 的混合搜索（hybrid search）场景中，将多个搜索请求组合在一起。

配置 Rerankers 策略

要对 ANN 搜索结果集进行合并和重新排序，选择适当的重新排序策略至关重要。Milvus 提供两种重排策略：

• 加权排名：如果结果需要强调某个向量场，请使用该策略。WeightedRanker 可以为某些向量场赋予更大的权重，使其更加突出。

• RRFRanker（互易排名融合排名器）：在不需要特别强调的情况下选择此策略。RRFRanker 能有效平衡每个向量场的重要性。

7.删除文档

res = client.delete(collection_name=COLLECTION_NAME, ids=[0, 2])res = client.delete(collection_name=COLLECTION_NAME,filter="category == '电子产品类'",
)

8.删除集合

client.drop_collection(collection_name=COLLECTION_NAME)