milvus教程golang

开篇

Milvus 是一个高性能、开源的向量相似性搜索引擎，其提供了多种编程语言的 SDK，方便开发者在各种应用场景下使用。本文将介绍如何使用 Golang 开发 Milvus，为读者带来全新的搜索体验。

连接和初始化 Milvus

为了使用 Golang 开发 Milvus，我们首先需要连接到 Milvus 服务器，并进行初始化设置。在连接前，我们需要确保 Milvus 服务器已经正确安装，并运行在我们期望的地址和端口上。接下来，我们可以使用以下代码来实现初始化：

import ( "context" "github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/milvus" ) func main() { ctx := context.Background() client, err := milvus.NewClient(ctx, "127.0.0.1:19530") if err != nil { panic(err) } defer client.Disconnect(ctx) // 在这里进行其他操作 }

创建和管理集合

Milvus 使用集合（collection）来存储和管理向量数据。在开始向 Milvus 插入数据之前，我们首先需要创建一个集合。下面是一个创建集合的示例：

collectionParam := milvus.CollectionParam{ CollectionName: "my_collection", Dimension: 512, // 向量维度 IndexFileSize: 1024, // 索引文件大小 } collection, err := client.CreateCollection(ctx, collectionParam) if err != nil { panic(err) }

通过以上代码，我们成功创建了一个名为 "my_collection" 的集合，并指定了向量的维度和索引文件的大小。

插入和搜索向量

在集合创建完成后，我们可以开始向 Milvus 插入向量数据，并对其进行搜索。下面是一个示例，展示了如何插入和搜索向量：

vectors := [][]float32{ {1.0, 2.0, 3.0, ...}, // 向量1 {4.0, 5.0, 6.0, ...}, // 向量2 ... } ids := []int64{ 1, // 向量1的ID 2, // 向量2的ID ... } vectorParam := milvus.VectorParam{ CollectionName: "my_collection", // 指定集合名称 Vector: vectors, Timestamps: ids, } // 插入向量 err = client.Insert(ctx, vectorParam) if err != nil { panic(err) } // 构建查询参数 searchParam := milvus.SearchParam{ CollectionName: "my_collection", QueryVector: []float32{0.5, 1.5, 2.5, ...}, // 待搜索的向量 TopK: 10, // 返回最相似的前10个向量 } // 搜索 results, err := client.Search(ctx, searchParam) if err != nil { panic(err) }

通过以上代码，我们可以将一组向量插入到 Milvus 中，并利用搜索功能找出和待搜索向量最相似的前 10 个向量。

总结

本文介绍了如何使用 Golang 开发 Milvus。我们通过连接和初始化 Milvus，创建和管理集合，以及插入和搜索向量，帮助读者初步掌握了 Milvus 的核心开发知识。希望本文对正在学习或使用 Milvus 的开发者有所帮助，并能够为他们在向量相似性搜索方面带来更好的体验。