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🌟 引言

在大规模向量数据检索场景中，Milvus 是一个非常强大的开源向量数据库。它支持高效的相似性搜索、灵活的数据模型设计以及多语言接口。本文将通过 Python 客户端 pymilvus，带你一步步从零开始使用 Milvus 构建一个简单的向量数据库，并实现插入数据与相似性搜索的完整流程。

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🧰 环境准备

依赖安装

首先确保你已经安装了 Milvus 及其 Python SDK：

pip install pymilvus

我们使用的是 Milvus 2.x 版本中的轻量级客户端模式（即 MilvusClient），适合本地测试和小型项目部署。

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📁 整体代码结构概览

我们将实现以下核心功能模块：

• 初始化 Milvus 客户端
• 创建集合（Collection）及其 Schema
• 构建向量索引
• 插入数据
• 执行向量搜索

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🛠️ 核心函数详解

1️⃣ 初始化 Milvus 客户端

def initialize_client(db_path):"""初始化 Milvus 客户端。:param db_path: 数据库路径:return: Milvus 客户端实例"""return MilvusClient(db_path)

• db_path：指定本地 SQLite 存储路径，用于单机版 Milvus 轻量运行。
• MilvusClient：适用于嵌入式或轻量级部署的客户端。

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2️⃣ 创建集合 Schema

def create_collection_schema():"""创建集合的 schema。:return: 集合的 schema"""return CollectionSchema([FieldSchema("id", DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema("text", DataType.VARCHAR, max_length=20000),FieldSchema("embed", DataType.FLOAT_VECTOR, dim=3),FieldSchema("source", DataType.VARCHAR, max_length=2000)])

• CollectionSchema：定义集合的数据结构。
• FieldSchema：
  • id：主键字段，必须为 INT64 类型。
  • text：文本内容，最大长度 20000。
  • embed：向量字段，维度为 3。
  • source：数据来源信息，如 PDF 文件名。

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3️⃣ 准备索引参数

def prepare_index_params(client):"""准备索引参数。:param client: Milvus 客户端实例:return: 索引参数"""index_params = client.prepare_index_params()index_params.add_index(field_name="embed",metric_type="COSINE",index_type="",  # 根据需要设置具体的索引类型index_name="vector_index")return index_params

• metric_type：推荐使用 "COSINE" 表示余弦相似度。
• index_type：可选值如 "IVF_FLAT", "HNSW" 等，不填时由系统自动选择。
• index_name：给索引起个名字，便于后续管理。

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4️⃣ 删除已存在的集合（可选）

def drop_collection_if_exists(client, collection_name):"""如果集合存在，则删除集合。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称"""if client.has_collection(collection_name):client.drop_collection(collection_name)

• 用于清理旧数据，方便调试。

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5️⃣ 创建集合并建立索引

def create_and_index_collection(client, collection_name, schema, index_params):"""创建集合并为其创建索引。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param schema: 集合的 schema:param index_params: 索引参数"""client.create_collection(collection_name=collection_name, schema=schema)client.create_index(collection_name, index_params)

• create_collection：根据 schema 创建集合。
• create_index：应用之前配置好的索引参数。

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6️⃣ 插入数据

def insert_data_into_collection(client, collection_name, data_list):"""向集合中插入数据。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param data_list: 数据列表（字典格式）"""for data in data_list:client.insert(collection_name, data)

• 支持逐条插入，也可以批量插入（传入 list of dict）。

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7️⃣ 加载集合并执行搜索

def load_and_search_collection(client, collection_name, query_vector, output_fields, limit):"""加载集合并执行搜索。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param query_vector: 查询向量:param output_fields: 输出字段:param limit: 搜索结果数量限制:return: 搜索结果"""client.load_collection(collection_name)return client.search(collection_name,[query_vector],output_fields=output_fields,limit=limit)

• load_collection：加载集合到内存以便搜索。
• search：执行向量搜索，返回最相似的结果。

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🧪 主程序逻辑

def main():# 初始化客户端db_path = 'database/milvus_database/milvus.db'name = 'demo'data_list1 = [{"id": 0, "text": 'abc', "embed": [1, 2, 3], 'source': 'pdf'},{"id": 1, "text": '123', "embed": [12, 21, 30], 'source': 'pdfd'}]client = build_vector_index(db_path, name, data_list1)# 加载集合并执行搜索query_vector = [12, 3, 4]  # 查询向量output_fields = ["text"]   # 指定输出字段limit = 1                  # 搜索结果数量限制result = search_vector(client, name, query_vector, output_fields, limit)print('\n\n\n {}\n\n\n'.format(result))

• 构建了一个包含两个向量记录的集合。
• 插入后进行一次基于 [12, 3, 4] 的搜索，返回最相似的一条记录的 text 字段。

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🧾 示例输出解析

假设搜索结果如下：

[{"id": 1,"distance": 0.98,"entity": {"text": "123"}}
]

• id: 匹配记录的 ID。
• distance: 相似度距离（越小越近）。
• entity.text: 返回的原始文本内容。

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📝 总结

通过上述步骤，我们完成了 Milvus 的基本操作流程：

| 步骤 | 功能 |
| ✅ 初始化客户端 | 连接本地 Milvus 数据库 |
| ✅ 创建 Schema | 定义数据结构 |
| ✅ 创建索引 | 提高向量检索效率 |
| ✅ 插入数据 | 添加向量及元数据 |
| ✅ 搜索向量 | 实现高效相似性匹配 |

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🔍 延伸学习建议

1. 多维向量支持：将 dim=3 改为你自己的 Embedding 维度（如 768）。
2. 索引类型优化：尝试不同索引类型如 IVF_FLAT, HNSW 来提升性能。
3. 持久化与集群：考虑升级到 Milvus Standalone 或 Cluster 模式。
4. 结合 LangChain / LlamaIndex：将 Milvus 集成进 RAG 架构中。

Milvus 完整使用示例（Python）

完整代码如下：

from pymilvus import MilvusClient, CollectionSchema, FieldSchema, DataType
def initialize_client(db_path):"""初始化 Milvus 客户端。:param db_path: 数据库路径:return: Milvus 客户端实例"""return MilvusClient(db_path)
def create_collection_schema():"""创建集合的 schema。:return: 集合的 schema"""return CollectionSchema([FieldSchema("id", DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema("text", DataType.VARCHAR, max_length=20000),FieldSchema("embed", DataType.FLOAT_VECTOR, dim=3),FieldSchema("source", DataType.VARCHAR, max_length=2000)])
def prepare_index_params(client):"""准备索引参数。:param client: Milvus 客户端实例:return: 索引参数"""index_params = client.prepare_index_params()index_params.add_index(field_name="embed",metric_type="COSINE",index_type="",  # 根据需要设置具体的索引类型index_name="vector_index")return index_params
def drop_collection_if_exists(client, collection_name):"""如果集合存在，则删除集合。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称"""if client.has_collection(collection_name):client.drop_collection(collection_name)
def create_and_index_collection(client, collection_name, schema, index_params):"""创建集合并为其创建索引。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param schema: 集合的 schema:param index_params: 索引参数"""client.create_collection(collection_name=collection_name, schema=schema)client.create_index(collection_name, index_params)
def insert_data_into_collection(client, collection_name, data_list):"""向集合中插入数据。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param data_list: 数据列表（字典格式）"""for data in data_list:client.insert(collection_name, data)
def load_and_search_collection(client, collection_name, query_vector, output_fields, limit):"""加载集合并执行搜索。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param query_vector: 查询向量:param output_fields: 输出字段:param limit: 搜索结果数量限制:return: 搜索结果"""client.load_collection(collection_name)return client.search(collection_name,[query_vector],output_fields=output_fields,limit=limit)def build_vector_index(db_path, db_name,data_dict_list):"""为指定字段构建向量索引。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param field_name: 字段名称:param index_type: 索引类型"""  client = initialize_client(db_path)# 创建集合 schema 和索引参数schema = create_collection_schema()index_params = prepare_index_params(client)# 删除已存在的集合（如果存在）drop_collection_if_exists(client, db_name)# 创建并索引集合create_and_index_collection(client, db_name, schema, index_params)# 插入数据insert_data_into_collection(client, db_name, data_dict_list)return clientdef search_vector(client, collection_name, query_vector, output_fields, limit):"""加载集合并执行搜索。:param client: Milvus 客户端实例:param collection_name: 集合名称:param query_vector: 查询向量:param output_fields: 输出字段"""client.load_collection(collection_name)return client.search(collection_name,[query_vector],output_fields=output_fields,limit=limit)def main():# 初始化客户端db_path = 'milvus_database/milvus.db'name='demo'data_list1 = [{"id": 0, "text": 'abc', "embed": [1, 2, 3],'source':'pdf'},{"id": 1, "text": '123', "embed": [12, 21, 30],'source':'pdfd'}]client = build_vector_index(db_path, name, data_list1)# 加载集合并执行搜索query_vector = [12, 3, 4] # 查询向量output_fields = ["text"] # 指定输出字段limit = 1 # 搜索结果数量限制result = search_vector(client, name, query_vector, output_fields, limit)print('\n\n\n {}\n\n\n'.format(result))if __name__ == "__main__":main()

结果如下：