Hızlıca Milvus'a Git

Bu bölüm, Milvus vektör veritabanının Go dilini kullanarak hızlı bir şekilde okuma ve yazma işlemlerine nasıl başlanacağını tanıtır.

Go SDK'nın Yüklenmesi

Not: Go SDK, Go sürüm 1.15 veya daha yükseğini gerektirir.

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

Bağımlılıkların İçe Aktarılması

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"
)

Milvus Veritabanına Bağlanma

	ctx := context.Background()

	log.Printf(msgFmt, "Milvus'a bağlanılıyor")
	c, err := client.NewClient(ctx, client.Config{
		Address: "localhost:19530",
	})
	if err != nil {
		log.Fatal("Milvus'a bağlanılamadı, hata: ", err.Error())
	}
	defer c.Close()

Bir Koleksiyon Oluşturma

Koleksiyon oluşturma süreci, bir MySQL tablo yapısı oluşturmaya benzer, burada her alanın tipini tanımlamanız gerekmektedir.

   collectionName = "hello_tizi365"
	log.Printf(msgFmt, fmt.Sprintf("Koleksiyon oluşturuluyor, `%s`", collectionName))
	
	// Koleksiyonun alan tiplerini tanımlayın, burada ID, rastgele ve gömme alanlarını tanımlıyoruz
	schema := entity.NewSchema().WithName(collectionName).WithDescription("Koleksiyon açıklaması").
		WithField(entity.NewField().WithName("ID").WithDataType(entity.FieldTypeInt64).WithIsPrimaryKey(true).WithIsAutoID(false)).
		WithField(entity.NewField().WithName("rastgele").WithDataType(entity.FieldTypeDouble)).
		WithField(entity.NewField().WithName("gömme").WithDataType(entity.FieldTypeFloatVector).WithDim(dim))

	// Tanımlanan koleksiyon alan tiplerine dayalı olarak koleksiyonu oluşturun
	if err := c.CreateCollection(ctx, schema, entity.DefaultShardNumber); err != nil {
		log.Fatalf("Koleksiyon oluşturulamadı, hata: %v", err)
	}

Koleksiyona Veri Ekleme

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

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

    // Test amaçlı, burada bazı rastgele test verileri oluşturun
	// ID'ler oluşturma
	for i := 0; i < nEntities; i++ {
		idList = append(idList, int64(i))
	}
	// Rastgele değerler oluşturma
	for i := 0; i < nEntities; i++ {
		randomList = append(randomList, rand.Float64())
	}
	// Vektör değerleri oluşturma
	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)
	}
	// Birden fazla veri seti ekleyin, birden çok veri için sütuna göre düzenlenmiş veri
	idColData := entity.NewColumnInt64("ID", idList)
	randomColData := entity.NewColumnDouble("rastgele", randomList)
	embeddingColData := entity.NewColumnFloatVector("gömme", dim, embeddingList)

    // Veri ekleme
	if _, err := c.Insert(ctx, collectionName, "", idColData, randomColData, embeddingColData); err != nil {
		log.Fatalf("Veri yazılamadı, hata: %v", err)
	}
    
	// Veriyi diske yazma
	if err := c.Flush(ctx, collectionName, false); err != nil {
		log.Fatalf("Veri diske yazılamadı, hata: %v", err)
	}

İndeks Oluşturma

	// İndeks tipini tanımla
	idx, err := entity.NewIndexIvfFlat(entity.L2, 128)
	if err != nil {
		log.Fatalf("İndeks tanımlanamadı, hata: %v", err)
	}
	// Belirtilen koleksiyon için indeks oluşturma
	if err := c.CreateIndex(ctx, collectionName, embeddingCol, idx, false); err != nil {
		log.Fatalf("İndeks oluşturulamadı, hata: %v", err)
	}

    // Belirtilen koleksiyonu sorgu verimliliğini artırmak için belleğe yükleme
	err = c.LoadCollection(ctx, collectionName, false)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Koleksiyon yüklenemedi, hata: %v", err)
	}

Vektör Benzerlik Araması

   // Aranacak vektörleri hazırlayın. Burada, test için önceden oluşturulmuş verilerden vektör verilerinin bir kısmını çıkarıyoruz ve aşağıdaki bu vektörlere benzer sonuçlar arayacağız.
   vec2search := []entity.Vector{
      entity.FloatVector(embeddingList[len(embeddingList)-2]),
      entity.FloatVector(embeddingList[len(embeddingList)-1]),
   }
   baslangic := time.Now()
   sp, _ := entity.NewIndexIvfFlatSearchParam(16)
   // Vektör benzerlik araması gerçekleştirin
   sRet, err := c.Search(ctx, collectionName, nil, "", []string{"rastgele"}, vec2search,
      "gömme", entity.L2, topK, sp)
   son := time.Now()
   if err != nil {
      log.Fatalf("Arama başarısız oldu, hata: %v", err)
   }

   log.Println("Sonuçları Yazdır:")
   for _, res := range sRet {
      sonucuYazdir(&res)
   }

sonucuYazdir fonksiyonu tanımı

func sonucuYazdir(sRet *client.SearchResult) {
   rastgeleler := make([]float64, 0, sRet.ResultCount)
   skorlar := make([]float32, 0, sRet.ResultCount)

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

Tam demo kaynak kodu, Go Milvus Başlangıç Kaynak Kodu