Búsqueda similar en Milvus con Go

Búsqueda de similitud de vectores

Este tema presenta cómo realizar la búsqueda de entidades en Milvus.

La búsqueda de similitud de vectores en Milvus calcula la distancia entre el vector de consulta y los vectores en la colección, y devuelve los resultados más similares. También se puede realizar una búsqueda mixta especificando una expresión booleana para filtrar campos escalares o campos de clave primaria.

El siguiente ejemplo demuestra cómo realizar una búsqueda de similitud de vectores en un conjunto de datos de 2000 filas, que consiste en IDs de libros (clave primaria), frecuencia de palabras (campo escalar) y descripciones de libros (campo vector). Esto simula el escenario de búsqueda de libros específicos basados en descripciones vectorizadas. Milvus devolverá los resultados más similares basados en el vector de consulta definido y los parámetros de búsqueda.

Cargar colección

Antes de realizar la búsqueda de similitud de vectores, Milvus ejecuta todas las operaciones de búsqueda y consulta en la memoria. Por favor, carga la colección en memoria antes de realizar la búsqueda de similitud de vectores.

err := milvusClient.LoadCollection(
  context.Background(),   // ctx
  "book",                 // CollectionName
  false                   // async
)
if err != nil {
  log.Fatal("fallo al cargar la colección:", err.Error())
}

Preparar parámetros de búsqueda

Prepara parámetros adecuados para tu escenario de búsqueda. El siguiente ejemplo define el uso de la distancia euclidiana para calcular la distancia y recuperar vectores de los diez clusters más cercanos construidos por el índice IVF_FLAT.

sp, _ := entity.NewIndexIvfFlatSearchParam( // Función NewIndex*SearchParam
    10,                                  // nprobe
)

opt := client.SearchQueryOptionFunc(func(option *client.SearchQueryOption) {
    option.Limit = 3
    option.Offset = 0
    option.ConsistencyLevel = entity.ClStrong
    option.IgnoreGrowing = false
})

Realizar búsqueda vectorial

Realiza una búsqueda vectorial utilizando Milvus. Para buscar en una partición específica, por favor especifica la lista de nombres de partición.

Milvus admite establecer un nivel de consistencia para la búsqueda. El ejemplo en este tema establece el nivel de consistencia en Strong. También puedes configurar el nivel de consistencia en Bounded, Session, o Eventually. Para obtener más información sobre los cuatro niveles de consistencia en Milvus, consulta la sección de Consistencia.

searchResult, err := milvusClient.Search(
    context.Background(),                    // ctx
    "book",                                  // NombreColección
    []string{},                              // nombresParticiones
    "",                                      // expr
    []string{"book_id"},                     // camposSalida
    []entity.Vector{entity.FloatVector([]float32{0.1, 0.2})}, // vectores
    "book_intro",                            // campoVector
    entity.L2,                               // tipoMétrica
    10,                                      // topK
    sp,                                      // sp
    opt,
)
if err != nil {
    log.Fatal("Error al buscar en la colección:", err.Error())
}

Verifica los valores de clave primaria y las distancias de los vectores más similares.

fmt.Printf("%#v\n", searchResult)
for _, sr := range searchResult {
    fmt.Println(sr.IDs)
    fmt.Println(sr.Scores)
}

Una vez completada la búsqueda, libera la colección cargada en Milvus para reducir el consumo de memoria.

err := milvusClient.ReleaseCollection(
    context.Background(),                            // ctx
    "book",                                          // NombreColección
)
if err != nil {
    log.Fatal("Error al liberar la colección:", err.Error())
}

Limitaciones

Realización de Búsqueda Mixta

La búsqueda mixta es esencialmente una búsqueda vectorial con filtrado de atributos. Al especificar una expresión booleana para filtrar campos escalares o campos de clave primaria, puedes limitar la búsqueda en función de condiciones específicas.

El siguiente ejemplo demuestra cómo realizar una búsqueda mixta basada en una búsqueda vectorial regular. Supongamos que quieres buscar libros específicos basados en la introducción vectorizada de los libros, pero solo deseas recuperar libros dentro de un rango de recuento de palabras específico. Luego puedes filtrar el campo word_count especificando una expresión booleana en los parámetros de búsqueda. Milvus solo buscará vectores similares dentro de entidades que coincidan con la expresión.

sp, _ := entity.NewIndexFlatSearchParam(
  10,
)

opt := client.SearchQueryOptionFunc(func(option *client.SearchQueryOption) {
    option.Limit = 3
    option.Offset = 0
    option.ConsistencyLevel = entity.ClStrong
    option.IgnoreGrowing = false
})

searchResult, err := milvusClient.Search(
  context.Background(),
  "book",
  []string{},
  "word_count <= 11000",
  []string{"book_id"},
  []entity.Vector{entity.FloatVector([]float32{0.1, 0.2})},
  "book_intro",
  entity.L2,
  2,
  sp,
  opt,
)

if err != nil {
  log.Fatal("Error al buscar en la colección:", err.Error())
}

Verifica los resultados devueltos.

fmt.Printf("%#v\n", searchResult)
for _, sr := range searchResult {
  fmt.Println(sr.IDs)
  fmt.Println(sr.Scores)
}