Spring AI 中的 Milvus 向量数据库集成了 Milvus 的向量功能，提供向量存储和搜索能力。

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概述

Milvus 向量数据库支持：
  • 分布式向量存储
  • 高性能相似性搜索
  • 实时向量操作
  • 可扩展架构

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特性

分布式

分布式架构

高性能

快速相似性搜索

可扩展性

水平扩展

实时

实时操作

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实现

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基本设置

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus-vectordb</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>

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配置

# Milvus 向量数据库配置
spring.ai.milvus.vectordb.enabled=true
spring.ai.milvus.vectordb.host=localhost
spring.ai.milvus.vectordb.port=19530
spring.ai.milvus.vectordb.collection-name=vectors

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用法

@Service
public class MilvusVectorService {
    private final MilvusVectorClient vectorClient;

    public MilvusVectorService(MilvusVectorClient vectorClient) {
        this.vectorClient = vectorClient;
    }

    public void storeVector(String id, float[] vector, Map<String, Object> metadata) {
        vectorClient.store(id, vector, metadata);
    }

    public List<SearchResult> searchSimilar(float[] queryVector, int k) {
        return vectorClient.search(queryVector, k);
    }
}

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向量操作

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1. 向量存储

@Configuration
public class MilvusVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage milvusVectorStorage(MilvusVectorProperties properties) {
        return new MilvusVectorStorage(properties);
    }
}

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2. 相似性搜索

@Configuration
public class MilvusSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch milvusSimilaritySearch(MilvusVectorProperties properties) {
        return new MilvusSimilaritySearch(properties);
    }
}

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3. 集合管理

@Service
public class CollectionService {
    private final MilvusVectorClient vectorClient;

    public void createCollection(String name, int dimension) {
        vectorClient.createCollection(name, dimension);
    }

    public void dropCollection(String name) {
        vectorClient.dropCollection(name);
    }
}

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高级特性

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自定义集合配置

@Configuration
public class CollectionConfig {
    @Bean
    public CollectionConfig collectionConfig() {
        return CollectionConfig.builder()
            .name("custom-collection")
            .dimension(1536)
            .indexType(IndexType.IVF_FLAT)
            .metricType(MetricType.COSINE)
            .build();
    }
}

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分区管理

@Configuration
public class PartitionConfig {
    @Bean
    public PartitionConfig partitionConfig() {
        return PartitionConfig.builder()
            .name("custom-partition")
            .build();
    }
}

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监控

management.endpoints.web.exposure.include=milvus-vectordb
management.endpoint.milvus-vectordb.enabled=true

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最佳实践

使用 Milvus 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：
  • 集合设计：设计高效的集合结构
  • 索引选择：选择合适的索引类型
  • 分区策略：实施有效的分区
  • 资源管理：配置资源分配
  • 监控：设置全面的监控

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故障排除

常见问题及解决方案：
  1. 连接问题
    • 验证主机和端口
    • 检查网络连接性
    • 查看身份验证
  2. 性能问题
    • 优化索引配置
    • 调整分区策略
    • 查看资源分配
  3. 存储问题
    • 监控集合大小
    • 执行清理
    • 查看保留策略

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