开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库进阶（四）

07-11 1267阅读

一、前言

通过学习"开源模型应用落地"系列文章，我们成功地建立了一个完整可实施的AI交付流程。现在，我们要引入向量数据库，作为我们AI服务的二级缓存。本文将继续基于上一篇“开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库（三）”详细介绍如何通过Java来使用Milvus Lite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。

二、术语

2.1、向量数据库

向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库或文档数据库不同，向量数据库的设计目标是高效地支持向量数据的索引和相似性搜索。

在传统数据库中，数据通常是以结构化的表格形式存储，每个记录都有预定义的字段。但是，对于包含大量高维向量的数据，如图像、音频、文本等，传统的数据库模型往往无法有效地处理。向量数据库通过引入特定的数据结构和索引算法，允许高效地存储和查询向量数据。

向量数据库的核心概念是向量索引。它使用一种称为向量空间模型的方法，将向量映射到多维空间中的点，并利用这种映射关系构建索引结构。这样，当需要搜索相似向量时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来快速定位相似的向量。

2.2、Milvus

是一个开源的向量数据库引擎，专门用于存储和处理大规模高维向量数据。它提供了高效的向量索引和相似性搜索功能，使用户能够快速地进行向量数据的存储、查询和分析。

Milvus的设计目标是为了满足现代应用中对大规模向量数据的需求，例如人脸识别、图像搜索、推荐系统等。它采用了向量空间模型和多种索引算法，包括倒排索引、近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，ANN）等，以支持高效的相似性搜索。

Milvus提供了易于使用的编程接口和丰富的功能，使用户可以方便地插入、查询和分析向量数据。它支持多种数据类型的向量，包括浮点型、整型等，也支持多种距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

Milvus还提供了分布式部署和横向扩展的能力，可以在多台机器上构建高可用性和高性能的向量数据库集群。它支持数据的分片和负载均衡，可以处理大规模数据集和高并发查询。

2.3、Milvus Lite

是Milvus向量数据库的一个轻量级版本。旨在提供在资源受限的环境中快速、高效地进行向量存储和相似性搜索的能力。

与完整版的Milvus相比，它具有以下特点：

轻量级：Milvus Lite具有较小的存储占用和内存消耗，适合在资源受限的设备上部署和运行。
快速部署：Milvus Lite提供了简化的部署和配置过程，使其更易于在嵌入式设备和边缘服务器上进行部署和集成。
高效的向量索引和搜索：尽管是轻量级版本，Milvus Lite仍然提供了高效的向量索引和相似性搜索功能，以支持快速的向量数据查询。

离线模式：Milvus Lite支持在离线模式下进行向量索引和搜索，无需实时连接到远程服务器。

2.4、Attu

是Milvus 的高效开源管理工具。它具有直观的图形用户界面（GUI），使您可以轻松地与数据库进行交互。

2.5、Milvus 支持的索引类型

FLAT: 是一种无索引的类型，它会对所有的向量进行暴力搜索，保证 100% 的召回率，但是查询速度较慢，适用于数据量较小或者对精度要求很高的场景
IVF_FLAT: 是一种基于倒排文件（Inverted File）的索引类型，它会先对向量进行聚类，然后在每个聚类中建立 FLAT 索引，查询时只需要在最近的聚类中搜索，可以加速查询，但是需要指定聚类数量和查询数量，适用于数据量较大或者对速度要求较高的场景
IVF_SQ8: 是一种基于倒排文件和量化（Quantization）的索引类型，它会先对向量进行聚类，然后在每个聚类中使用乘积量化（Product Quantization）将向量压缩为 8 位整数，查询时只需要在最近的聚类中搜索，并使用查找表（Lookup Table）进行距离计算，可以节省存储空间和加速查询，但是会损失一定的精度，适用于数据量很大或者对存储空间要求较高的场景
IVF_PQ: 是一种基于倒排文件和量化的索引类型，它会先对向量进行聚类，然后在每个聚类中使用乘积量化将向量压缩为 8 位整数，并使用倒排表（Inverted List）存储压缩后的向量，查询时只需要在最近的聚类中搜索，并使用查找表进行距离计算，可以节省存储空间和加速查询，但是会损失一定的精度，适用于数据量很大或者对存储空间要求较高的场景
GPU_IVF_FLAT: 是一种基于 GPU 的倒排文件索引类型，它与 IVF_FLAT 索引相似，但是可以利用 GPU 的并行计算能力来加速查询，适用于数据量较大或者对速度要求很高的场景
GPU_IVF_PQ: 是一种基于 GPU 的倒排文件和量化索引类型，它与 IVF_PQ 索引相似，但是可以利用 GPU 的并行计算能力来加速查询，适用于数据量很大或者对速度要求很高的场景
HNSW :是一种基于层次化导航图（Hierarchical Navigable Small World）的索引类型，它会构建一个多层次的图结构来表示向量之间的近邻关系，并使用启发式搜索算法来快速找到最近邻向量，可以实现高速高召回的查询，但是需要指定树的数量和搜索深度等参数，适用于数据维度较高或者对精度要求较高的场景

DISKANN :是一种基于磁盘分区和近似最近邻搜索（Disk-based Partitioned Approximate Nearest Neighbor Search）的索引类型，它会将向量划分为多个磁盘分区，并在每个分区中构建 HNSW 索引，并使用多线程并行搜索算法来快速找到最近邻向量，可以实现高效地检索海量数据，但是需要指定分区数量和线程数量等参数，适用于数据量极大或者对存储空间要求较高的场景。

三、使用方式

3.1、架构示意图

这里的Milvus Lite部署在内网，位于业务服务和AI服务的中间，作为AI服务的二级缓存（一级缓存为Redis），为AI服务减缓负载压力。

3.2、安装Milvus Lite

1. 创建虚拟环境

conda create --name milvus python=3.10

2. 激活虚拟环境

conda activate milvus

3. 安装milvus包

pip install milvus

3.3、编写Milvus Lite服务端代码

此处将Milvus Lite作为 Python 模块启动

from milvus import default_server
def start_server():
    default_server.start()
def stop_server():
    default_server.stop()
if __name__ == '__main__':
    with default_server:
        start_server()
        input("按下任意键继续...")

3.4、启动Milvus Lite服务

python -u 上述代码的文件名

启动完成后，会监听19530端口

3.5、安装Milvus客户端管理工具

下载地址：Releases · zilliztech/attu · GitHub

3.6、登录Milvus Lite服务端

注意根据实际情况调整IP和端口，默认端口为19530

登录进去，就能看到如下信息：

四、业务整合

业务数据需要提前初始化到向量数据库中

4.1、导入maven依赖

    io.milvus
    milvus-sdk-java
    2.2.2

PS: 我的JDK是1.8版本，若milvus版本太高，会出现兼容性问题，需要注意

maven仓库地址：Maven Repository: io.milvus » milvus-sdk-java

4.2、连接milvus服务端

 public static MilvusServiceClient connect_db(String uri) {
        MilvusServiceClient milvusClient = new MilvusServiceClient(
                ConnectParam.newBuilder()
                        .withUri(uri)
//                    .withToken("root:Milvus")
                        .build()
        );
        return milvusClient;
}

4.3、创建集合

public static Map create_collection(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String description, int shardsNum, List fieldTypes) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(fieldTypes)) {
            log.warn("集合字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        CreateCollectionParam.Builder builder = CreateCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(collection_name)
                .withShardsNum(shardsNum);
        for (FieldType fieldType : fieldTypes) {
            builder.addFieldType(fieldType);
        }
        if (StringUtils.isNotEmpty(description) && StringUtils.isNotBlank(description)) {
            builder.withDescription(description);
        }
        CreateCollectionParam createCollectionReq = builder.build();
        R rstatus = milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
        return buildResult(rstatus);
    }

创建成功后：

4.4、插入数据

public static Map  insert_data(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name,List fields){
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(fields)) {
            log.warn("插入数据为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collection_name)
                .withFields(fields)
                .build();
        R mutationResultR = milvusClient.insert(insertParam);
        String status = String.valueOf(mutationResultR.getStatus());
        MapBuilder mapBuilder = MapUtil.builder("status", status);
        MutationResult mutationResult = mutationResultR.getData();
        if(null != mutationResult){
            long insert_cnt = mutationResult.getInsertCnt();
            if(insert_cnt > 0){
                mapBuilder.put("msg","插入成功");
            }
        }
        milvusClient.flush(FlushParam.newBuilder()
                .addCollectionName(collection_name)
//                .withSyncFlush(true)
                .build());
        log.info("MutationResult: {}",mutationResultR);
        return mapBuilder.build();
    }

插入成功后（需要调用flush才能立刻看到数据）：

4.5、创建索引

public static Map create_index(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String index_column, String index_name, String params) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(index_column) || StringUtils.isBlank(index_column)) {
            log.warn("索引字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(index_name) || StringUtils.isBlank(index_name)) {
            log.warn("索引名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        CreateIndexParam.Builder builder = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withIndexName(index_name)
                .withCollectionName(collection_name)
                .withFieldName(index_column)
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.IP)
                .withSyncMode(Boolean.FALSE);
        if (StringUtils.isNotEmpty(index_name) && StringUtils.isNotBlank(index_name)) {
            builder = builder.withExtraParam(params);
        }
        R rstatus = milvusClient.createIndex(
                builder.build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }

metric_type说明：

IP（内积）是一种表示向量之间相似程度的度量方式，它的计算方式是将两个向量中对应位置的元素相乘后求和。IP 的值越大，表示两个向量越相似；IP 的值越小，表示两个向量越不相似。IP 适用于只需要考虑向量之间的相似度，而不需要考虑各个维度之间的权重关系的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等领域。

L2（欧氏距离）是一种表示向量之间直线距离的度量方式，它的计算方式是将两个向量中对应位置的元素相减后平方，再将平方和求和并开平方；L2 的值越小，表示两个向量越相似；L2 的值越大，表示两个向量越不相似。L2 适用于需要考虑各个维度之间的权重关系，或者需要将向量转化为单位向量进行相似度计算的场景，例如数值计算、信号处理、图像处理、机器学习等领域。

创建成功后：

4.6、加载数据至缓存

public static Map load_in_memory(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        R rstatus = milvusClient.loadCollection(
                LoadCollectionParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }

4.7、根据向量检索数据

public static Map search_data_vector(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String fieldName, List search_vectors, String params, int topK, List search_output_fields) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(fieldName) || StringUtils.isBlank(fieldName)) {
            log.warn("检索字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(search_vectors) || CollUtil.isEmpty(search_vectors.get(0))) {
            log.warn("检索向量为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(search_output_fields)) {
            log.warn("输出字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (topK  0) {
                        FieldData fieldData = searchResultData.getFieldsData(0);
                        if (null != fieldData) {
                            ScalarField scalarField = fieldData.getScalars();
                            if (null != scalarField.getStringData()) {
                                String content = scalarField.getStringData().getData(0);
                                mapBuilder.put("content", content);
//                                log.info("content: {}", content);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return mapBuilder.build();
    }

4.8、删除索引

public static Map drop_index(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String index_name) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(index_name) || StringUtils.isBlank(index_name)) {
            log.warn("索引名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        R rstatus = milvusClient.dropIndex(
                DropIndexParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .withIndexName(index_name)
                        .build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }

4.9、删除集合

 public static Map drop_collection(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name) {
        R rstatus = milvusClient.dropCollection(
                DropCollectionParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }

4.10、释放缓存

public static Map unload_in_memory(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        R rstatus = milvusClient.releaseCollection(
                ReleaseCollectionParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .build());
        return buildResult(rstatus);
    }

五、附带说明

5.1、高维向量表示的优劣

优势：

表示能力增强：高维向量可以提供更丰富的信息表示能力，能够捕捉更多的特征和关系，从而提高模型的表达能力。
解决冗余信息：在高维空间中，冗余特征可能会被稀疏化，使得模型更容易识别和利用有效的特征。

处理复杂问题：某些复杂问题可能需要更高维度的向量来表示，以便更好地捕捉问题的复杂性和多样性。

劣势

维度灾难：高维度数据可能导致维度灾难问题，即数据稀疏性增加，对于有限的训练数据而言，模型的泛化能力可能会受到影响。
计算复杂性增加：高维度数据需要更多的计算资源和时间来处理和分析，可能会增加计算的复杂性和开销。

数据稀疏性：在高维空间中，数据点之间的距离变得更远，可能会导致数据稀疏性增加，从而影响模型的准确性和可靠性。

5.2、插入数据成功但无法检索

需要调用flush

milvusClient.flush(FlushParam.newBuilder() .addCollectionName(collection_name) .build());

5.3、如何批量插入数据

集合中放入多条数据即可

5.4、受限于篇幅过长，如何提升向量检索精度、如何获取文本向量及如何对向量进行预处理（向量长度补全、归一化、标准化）将另文讲解

5.5、完整代码

package com.zwzt.communication.netty.test;
import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.core.map.MapBuilder;
import cn.hutool.core.map.MapUtil;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.common.clientenum.ConsistencyLevelEnum;
import io.milvus.grpc.*;
import io.milvus.param.*;
import io.milvus.param.collection.*;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.dml.SearchParam;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.param.index.DropIndexParam;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Slf4j
public class MilvusUtils {
    public static MilvusServiceClient connect_db(String uri) {
        MilvusServiceClient milvusClient = new MilvusServiceClient(
                ConnectParam.newBuilder()
                        .withUri(uri)
//                    .withToken("root:Milvus")
                        .build()
        );
        return milvusClient;
    }
    public static Map create_collection(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String description, int shardsNum, List fieldTypes) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(fieldTypes)) {
            log.warn("集合字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        CreateCollectionParam.Builder builder = CreateCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(collection_name)
                .withShardsNum(shardsNum);
        for (FieldType fieldType : fieldTypes) {
            builder.addFieldType(fieldType);
        }
        if (StringUtils.isNotEmpty(description) && StringUtils.isNotBlank(description)) {
            builder.withDescription(description);
        }
        CreateCollectionParam createCollectionReq = builder.build();
        R rstatus = milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
        return buildResult(rstatus);
    }
    public static Map drop_collection(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name) {
        R rstatus = milvusClient.dropCollection(
                DropCollectionParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }
    public static Map create_index(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String index_column, String index_name, String params) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(index_column) || StringUtils.isBlank(index_column)) {
            log.warn("索引字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(index_name) || StringUtils.isBlank(index_name)) {
            log.warn("索引名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        CreateIndexParam.Builder builder = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withIndexName(index_name)
                .withCollectionName(collection_name)
                .withFieldName(index_column)
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.IP)
                .withSyncMode(Boolean.FALSE);
        if (StringUtils.isNotEmpty(index_name) && StringUtils.isNotBlank(index_name)) {
            builder = builder.withExtraParam(params);
        }
        R rstatus = milvusClient.createIndex(
                builder.build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }
    public static Map drop_index(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String index_name) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(index_name) || StringUtils.isBlank(index_name)) {
            log.warn("索引名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        R rstatus = milvusClient.dropIndex(
                DropIndexParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .withIndexName(index_name)
                        .build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }
    public static Map load_in_memory(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        R rstatus = milvusClient.loadCollection(
                LoadCollectionParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .build()
        );
        return buildResult(rstatus);
    }
    public static Map unload_in_memory(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        R rstatus = milvusClient.releaseCollection(
                ReleaseCollectionParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(collection_name)
                        .build());
        return buildResult(rstatus);
    }
    public static void disconnection_db(MilvusServiceClient milvusServiceClient) {
        if (null != milvusServiceClient) {
            milvusServiceClient.close();
            milvusServiceClient = null;
        }
    }
    public static Map search_data_vector(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name, String fieldName, List search_vectors, String params, int topK, List search_output_fields) {
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (StringUtils.isEmpty(fieldName) || StringUtils.isBlank(fieldName)) {
            log.warn("检索字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(search_vectors) || CollUtil.isEmpty(search_vectors.get(0))) {
            log.warn("检索向量为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(search_output_fields)) {
            log.warn("输出字段为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (topK  0) {
                        FieldData fieldData = searchResultData.getFieldsData(0);
                        if (null != fieldData) {
                            ScalarField scalarField = fieldData.getScalars();
                            if (null != scalarField.getStringData()) {
                                String content = scalarField.getStringData().getData(0);
                                mapBuilder.put("content", content);
//                                log.info("content: {}", content);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return mapBuilder.build();
    }
    public static Map  insert_data(MilvusServiceClient milvusClient, String collection_name,List fields){
        if (StringUtils.isEmpty(collection_name) || StringUtils.isBlank(collection_name)) {
            log.warn("集合名称为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        if (CollUtil.isEmpty(fields)) {
            log.warn("插入数据为空.");
            return MapUtil.builder("status", "1").build();
        }
        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collection_name)
                .withFields(fields)
                .build();
        R mutationResultR = milvusClient.insert(insertParam);
        String status = String.valueOf(mutationResultR.getStatus());
        MapBuilder mapBuilder = MapUtil.builder("status", status);
        MutationResult mutationResult = mutationResultR.getData();
        if(null != mutationResult){
            long insert_cnt = mutationResult.getInsertCnt();
            if(insert_cnt > 0){
                mapBuilder.put("msg","插入成功");
            }
        }
        milvusClient.flush(FlushParam.newBuilder()
                .addCollectionName(collection_name)
//                .withSyncFlush(true)
                .build());
        log.info("MutationResult: {}",mutationResultR);
        return mapBuilder.build();
    }
    private final static Map buildResult(R rstatus) {
//        log.info("status: {}", rstatus);
        String status = String.valueOf(rstatus.getStatus());
        MapBuilder mapBuilder = MapUtil.builder("status", status);
        RpcStatus data = rstatus.getData();
        if (ObjectUtil.isNotEmpty(data)) {
            String msg = data.getMsg();
            if (StringUtils.isNotEmpty(msg) && StringUtils.isNotBlank(msg)) {
                mapBuilder.put("msg", msg);
            }
        }
        return mapBuilder.build();
    }
    public static void main(String[] args) {
        String uri = "http://192.168.10.56:19530";
        MilvusServiceClient milvusServiceClient = connect_db(uri);
        String collection_name = "tb_test11";
//        创建集合
        FieldType fieldType1 = FieldType.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.Int64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(true)
                .build();
        FieldType fieldType2 = FieldType.newBuilder()
                .withName("keyword")
                .withDataType(DataType.FloatVector)
                .withDimension(256)
                .build();
        FieldType fieldType3 = FieldType.newBuilder()
                .withName("content")
                .withDataType(DataType.VarChar)
                .withMaxLength(4096)
                .build();
       List fieldTypes= CollUtil.list(Boolean.FALSE,fieldType1,fieldType2,fieldType3);
        String description = "the table of tb_test11";
        int shardsNum = 1;
        Map result = create_collection(milvusServiceClient, collection_name, description, shardsNum, fieldTypes);
        log.info("result: {}",result);
//      插入数据
//        List vector = Arrays.asList(0.79558784f, 0.8433239f, -0.8132379f, -0.60343f, 0.8141689f, 0.49214464f, -1.3558795f, -1.5641332f, -1.5642508f, -1.5642508f, 0.90215206f, 0.79874355f, -0.5327561f, 0.8612926f, 0.84299415f, 0.79867285f, 0.8488582f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
//        String content = "标题：青春之光青春是一首歌，悠扬而激昂；青春是一幅画，斑斓而生动；青春是一部电影，感人至深。而在我心中，青春更是那个在奥运赛场上奔跑的刘翔。记得那是2004年的雅典奥运会，刘翔以12.91秒的成绩打破了世界纪录，成为中国田径历史上第一位获得奥运金牌的运动员。那一刻，我被他的坚韧和毅力深深打动，也深深地感受到了青春的力量。刘翔的青春，充满了挑战和奋斗。他曾经因为伤病困扰，一度想要放弃，但他没有。他知道，只有坚持下去，才能实现自己的梦想。于是，他在痛苦中挣扎，用汗水和泪水浇灌着自己的青春。终于，他成功了，他站在了奥运的最高领奖台上，成为了全中国的骄傲。刘翔的青春，充满了激情和活力。他是中国田径的一颗璀璨明星，他的每一次起跑都充满力量，他的每一次跨栏都充满速度。他的青春，就像一道闪电，照亮了整个赛场，也照亮了我们的心灵。刘翔的青春，充满了希望和梦想。他的梦想是成为最好的自己，他的希望是为中国赢得更多的荣誉。他的青春，就像一盏明灯，指引着他前进的方向，也激励着我们去追求自己的梦想。青春，就是要有梦想，有希望，有勇气去追逐。刘翔的青春，就是这样，充满了梦想、希望和勇气。他的青春，是我们所有人的青春，是我们所有人追求梦想的动力。青春，是一场无悔的旅程，无论前方有多少困难和挫折，只要我们有梦想，有希望，有勇气，就一定能够到达我们的目的地。让我们一起，像刘翔一样，用自己的青春，去创造属于我们自己的辉煌！";
//
//        List contents =  CollUtil.list(Boolean.FALSE,content);
//        List vectors = new ArrayList();
//        vectors.add(vector);
//
//        List fields = new ArrayList();
//        fields.add(new InsertParam.Field("keyword", vectors));
//        fields.add(new InsertParam.Field("content", contents));
//
//        Map result = insert_data(milvusServiceClient,collection_name,fields);
//        log.info("result: {}",result);
//        创建索引
//        String index_column = "keyword";
//        String index_name = "idx_keyword";
//        String params = "{\"nlist\":65536}";
//        Map result = create_index(milvusServiceClient, collection_name, index_column, index_name, params);
//        log.info("result: {}", result);
//      删除索引
//        Map result = drop_index(milvusServiceClient, collection_name,index_name);
//        log.info("result: {}", result);
//        装载至内存
//        Map result = load_in_memory(milvusServiceClient, collection_name);
//        log.info("result: {}",result);
//         向量查询
//        List search_output_fields = Arrays.asList("content");
//        List search_vectors = Arrays.asList(Arrays.asList(0.79558784f, 0.8433239f, -0.8132379f, -0.60343f, 0.8141689f, 0.49214464f, -1.3558795f, -1.5641332f, -1.5642508f, -1.5642508f, 0.90215206f, 0.79874355f, -0.5327561f, 0.8612926f, 0.84299415f, 0.79867285f, 0.8488582f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f));
//        String fieldName = "keyword";
//        int topK = 1;
//
//        Map result = search_data_vector(milvusServiceClient, collection_name, fieldName, search_vectors, null, topK, search_output_fields);
//        log.info("result: {}", result);
//        删除集合
//        Map result = drop_collection(milvusServiceClient, collection_name);
//        log.info("result: {}", result);
        disconnection_db(milvusServiceClient);
    }
}

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