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# Milvus 向量数据库

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。

## 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

## 特性

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="分布式" icon="network-wired">
    分布式架构
  </Card>

  <Card title="高性能" icon="tachometer-alt">
    快速相似性搜索
  </Card>

  <Card title="可扩展性" icon="arrows-up-down-left-right">
    水平扩展
  </Card>

  <Card title="实时" icon="clock">
    实时操作
  </Card>
</CardGroup>

## 实现

### 基本设置

```xml theme={"system"}
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus-vectordb</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
```

### 配置

```properties theme={"system"}
# 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
```

### 用法

```java theme={"system"}
@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);
    }
}
```

## 向量操作

### 1. 向量存储

```java theme={"system"}
@Configuration
public class MilvusVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage milvusVectorStorage(MilvusVectorProperties properties) {
        return new MilvusVectorStorage(properties);
    }
}
```

### 2. 相似性搜索

```java theme={"system"}
@Configuration
public class MilvusSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch milvusSimilaritySearch(MilvusVectorProperties properties) {
        return new MilvusSimilaritySearch(properties);
    }
}
```

### 3. 集合管理

```java theme={"system"}
@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);
    }
}
```

## 高级特性

### 自定义集合配置

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

### 分区管理

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

### 监控

```properties theme={"system"}
management.endpoints.web.exposure.include=milvus-vectordb
management.endpoint.milvus-vectordb.enabled=true
```

## 最佳实践

<Note>
  使用 Milvus 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：
</Note>

* **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

## 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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</Card>