基于 Milvus 实现向量与结构化数据混合查询：打破数据鸿沟

人工智能

2024-02-02 22:05:26

在数字时代的汪洋大海中，数据如潮汐般汹涌而至，构建出丰富且多元的海洋生态。然而，我们常常发现，这些数据的类型各异，宛如信息孤岛，阻碍着我们充分挖掘其价值。其中，向量数据和结构化数据便是两个截然不同的世界，各自承载着独特的见解。

向量数据，顾名思义，是将信息表示为一个多维向量。这种表示方式具有高度的可比性和可计算性，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。相比之下，结构化数据则以表格或数据库的形式呈现，其格式井然有序，适合于传统的关系型数据库管理。

传统的数据查询工具往往只能处理一种类型的数据，无法同时跨越向量和结构化数据的鸿沟。这极大地限制了我们对复杂数据的深入分析。

而 Milvus 的出现，打破了这一壁垒。Milvus 是一款开源的分布式向量数据库，它不仅能够存储和管理海量的向量数据，还支持与结构化数据的混合查询。通过 Milvus，我们可以同时检索向量数据和结构化数据，实现更加全面、深入的分析。

向量与结构化数据混合查询的优势

向量与结构化数据混合查询的优势显而易见：

消除数据孤岛，实现数据融合： Milvus 将向量数据和结构化数据打通，消除数据孤岛，实现数据的融合。这使得我们能够从多个维度挖掘数据价值，获得更加全面的洞察。
提升数据分析效率： 通过混合查询，我们可以在单次查询中同时检索向量数据和结构化数据。这极大地提升了数据分析效率，节省了时间和资源。
支持更复杂的查询场景： 混合查询支持更复杂的查询场景，例如，我们可以基于向量相似度查找具有特定属性的记录，或者基于结构化数据筛选满足特定条件的向量。这为数据分析提供了更大的灵活性。

基于 Milvus 实现混合查询

基于 Milvus 实现向量与结构化数据混合查询十分便捷。下面是一个简单的示例：

import milvus
from milvus import *

# 初始化 Milvus 客户端
client = Milvus(host="localhost", port="19530")

# 创建集合
collection = client.create_collection(
    name="my_collection",
    dimension=128,    # 向量维度
    index_file_size=1024,  # 索引文件大小（单位：MB）
)

# 插入向量数据
vectors = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]
ids = ["id1", "id2"]
collection.insert(data={"id": ids, "vector": vectors})

# 插入结构化数据
metadata = [{"age": 20, "gender": "male"}, {"age": 30, "gender": "female"}]
collection.insert(data={"id": ids, "metadata": metadata})

# 执行混合查询
query = Query(
    vectors=[{"vector": [0.1, 0.2, 0.3]}],    # 向量查询条件
    filters=["age > 25"],                  # 结构化数据查询条件
)
results = collection.search(query, limit=10)