PyMilvus是Milvus向量数据库的官方Python SDK,为开发者提供了在Python应用中使用Milvus功能的便捷方式。Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用中的海量非结构化数据管理和相似性搜索而设计。通过PyMilvus,开发者可以轻松地将Milvus集成到各种AI和机器学习应用中,如图像检索、推荐系统、智能问答等。
PyMilvus提供了丰富的功能和API,主要包括:
此外,PyMilvus还支持异步操作、连接池、数据压缩等高级特性,可以满足大规模生产环境的需求。
PyMilvus支持Python 3.7及以上版本。可以使用pip轻松安装:
pip install pymilvus
使用PyMilvus连接Milvus服务器并进行基本操作的示例代码如下:
from pymilvus import MilvusClient # 连接Milvus服务器 client = MilvusClient("localhost:19530") # 创建集合 client.create_collection(collection_name="test_collection", dimension=128) # 插入向量 vectors = [[random() for _ in range(128)] for _ in range(1000)] client.insert("test_collection", vectors) # 向量搜索 search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} results = client.search( collection_name="test_collection", data=[[random() for _ in range(128)]], limit=10, search_params=search_params )
PyMilvus与Milvus服务器版本保持同步更新。以下是部分版本对应关系:
Milvus版本 | 推荐PyMilvus版本 |
---|---|
2.4.x | 2.4.4 |
2.3.x | 2.3.7 |
2.2.x | 2.2.15 |
2.1.x | 2.1.3 |
建议使用与Milvus服务器版本匹配的PyMilvus版本,以确保最佳兼容性和性能。
PyMilvus提供了详细的API文档和使用教程,可以在官方文档中查阅。此外,Milvus社区非常活跃,开发者可以通过以下渠道获取帮助和支持:
PyMilvus是一个开源项目,欢迎社区贡献。如果您发现了bug或有改进建议,可以提交Issue或Pull Request。在贡献代码之前,请先阅读贡献指南。
PyMilvus为Python开发者提供了一个强大而易用的接口,使得在AI应用中集成Milvus变得简单高效。无论是构建图像检索系统、推荐引擎,还是其他需要处理大规模向量数据的应用,PyMilvus都是一个理想的选择。随着Milvus生态系统的不断发展,PyMilvus也将持续优化和增强功能,为开发者提供更好的开发体验。
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