انتقل إلى Milvus بسرعة

يُقدّم هذا الفصل كيفية البدء السريع في عمليات القراءة والكتابة في قاعدة بيانات Milvus للفيكتور باستخدام Go.

تثبيت مجموعة تطوير البرامج النصية لـ Go

ملاحظة: تتطلب مجموعة تطوير البرامج النصية لـ Go إصدار Go 1.15 أو أحدث.

go get -u github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2

استيراد التبعيات

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"math/rand"
	"time"

	"github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2/client"
	"github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2/entity"
)

الاتصال بقاعدة بيانات Milvus

	ctx := context.Background()

	log.Printf(msgFmt, "الاتصال بـ Milvus")
	c, err := client.NewClient(ctx, client.Config{
		Address: "localhost:19530",
	})
	if err != nil {
		log.Fatal("فشل الاتصال بـ Milvus، الخطأ: ", err.Error())
	}
	defer c.Close()

إنشاء مجموعة

عملية إنشاء المجموعة مشابهة لإنشاء هيكل جدول MySQL، حيث تحتاج إلى وصف نوع كل حقل.

   collectionName = "hello_tizi365"
	log.Printf(msgFmt, fmt.Sprintf("إنشاء مجموعة: `%s`", collectionName))
	
	// تعريف أنواع الحقول للمجموعة، مع تحديد حقول ID، random، وembeddings هنا
	schema := entity.NewSchema().WithName(collectionName).WithDescription("وصف المجموعة").
		WithField(entity.NewField().WithName("ID").WithDataType(entity.FieldTypeInt64).WithIsPrimaryKey(true).WithIsAutoID(false)).
		WithField(entity.NewField().WithName("random").WithDataType(entity.FieldTypeDouble)).
		WithField(entity.NewField().WithName("embeddings").WithDataType(entity.FieldTypeFloatVector).WithDim(dim))

	// إنشاء المجموعة استنادًا إلى أنواع حقول المجموعة المحددة
	if err := c.CreateCollection(ctx, schema, entity.DefaultShardNumber); err != nil {
		log.Fatalf("فشل في إنشاء المجموعة، الخطأ: %v", err)
	}

إدراج البيانات في المجموعة

	idList, randomList := make([]int64, 0, nEntities), make([]float64, 0, nEntities)
	embeddingList := make([][]float32, 0, nEntities)

	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    // لأغراض الاختبار، قم بتوليد بعض البيانات العشوائية هنا
	// توليد معرّفات
	for i := 0; i < nEntities; i++ {
		idList = append(idList, int64(i))
	}
	// توليد قيم عشوائية
	for i := 0; i < nEntities; i++ {
		randomList = append(randomList, rand.Float64())
	}
	// توليد قيم النّواتج
	for i := 0; i < nEntities; i++ {
		vec := make([]float32, 0, dim)
		for j := 0; j < dim; j++ {
			vec = append(vec, rand.Float32())
		}
		embeddingList = append(embeddingList, vec)
	}
	// إدراج مجموعات بيانات متعددة، منظمة حسب العمود لبيانات متعددة
	idColData := entity.NewColumnInt64("ID", idList)
	randomColData := entity.NewColumnDouble("random", randomList)
	embeddingColData := entity.NewColumnFloatVector("embeddings", dim, embeddingList)

    // إدراج البيانات
	if _, err := c.Insert(ctx, collectionName, "", idColData, randomColData, embeddingColData); err != nil {
		log.Fatalf("فشلت عملية الكتابة في البيانات، الخطأ: %v", err)
	}
    
	// تفريغ البيانات إلى القرص
	if err := c.Flush(ctx, collectionName, false); err != nil {
		log.Fatalf("فشل تفريغ البيانات، الخطأ: %v", err)
	}

إنشاء فهرس

	// تحديد نوع الفهرس
	idx, err := entity.NewIndexIvfFlat(entity.L2, 128)
	if err != nil {
		log.Fatalf("فشل تحديد الفهرس، الخطأ: %v", err)
	}
	// إنشاء فهرس للمجموعة المحددة
	if err := c.CreateIndex(ctx, collectionName, embeddingCol, idx, false); err != nil {
		log.Fatalf("فشل إنشاء الفهرس، الخطأ: %v", err)
	}

    // تحميل المجموعة المحددة إلى الذاكرة لتحسين كفاءة الاستعلام
	err = c.LoadCollection(ctx, collectionName, false)
	if err != nil {
		log.Fatalf("فشل تحميل المجموعة، الخطأ: %v", err)
	}

البحث عن تشابه الناقلات

   // استعد النواقل المراد البحث عنها. هنا نستخرج جزءًا من بيانات الناقلات من البيانات المولدة سابقًا للاختبار، وسنبحث عن النتائج المشابهة لهذه الناقلات أدناه.
	vec2search := []entity.Vector{
		entity.FloatVector(embeddingList[len(embeddingList)-2]),
		entity.FloatVector(embeddingList[len(embeddingList)-1]),
	}
	begin := time.Now()
	sp, _ := entity.NewIndexIvfFlatSearchParam(16)
	// قم بأداء عملية البحث عن تشابه الناقلات
	sRet, err := c.Search(ctx, collectionName, nil, "", []string{"random"}, vec2search,
		"embeddings", entity.L2, topK, sp)
	end := time.Now()
	if err != nil {
		log.Fatalf("فشل عملية البحث، الخطأ: %v", err)
	}

	log.Println("طباعة النتائج:")
	for _, res := range sRet {
		printResult(&res)
	}

تعريف وظيفة printResult

func printResult(sRet *client.SearchResult) {
	randoms := make([]float64, 0, sRet.ResultCount)
	scores := make([]float32, 0, sRet.ResultCount)

	var randCol *entity.ColumnDouble
	for _, field := range sRet.Fields {
		if field.Name() == randomCol {
			c, ok := field.(*entity.ColumnDouble)
			if ok {
				randCol = c
			}
		}
	}
	for i := 0; i < sRet.ResultCount; i++ {
		val, err := randCol.ValueByIdx(i)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		randoms = append(randoms, val)
		scores = append(scores, sRet.Scores[i])
	}
	log.Printf("\trandoms: %v, scores: %v\n", randoms, scores)
}

يمكنك العثور على مصدر الشيفرة الكاملة للعرض، Go Milvus Getting Started Source Code