随着各种大语言模型（LLM）的涌现和 AI 技术变得越来越广泛，大家对于向量数据库的需要也变得越来越多。作为大模型的记忆体，向量数据库不仅能够帮忙解决 LLM 面临的最大问题——不足特定畛域常识和最新数据，还能够赋能相似性搜寻利用，如产品举荐、以图搜图、文本语义搜寻等。
此前，咱们为那些想要疾速体验向量数据库、没有业余运维团队撑持、装置部署环境受限的用户推出了轻量级版本的向量数据库——Milvus Lite，本文将基于此版本，为大家介绍 如何在 Jupyter Notebook 中应用向量数据库。
轻量版 Milvus 能做什么？
Milvus 是一个分布式、云原生的向量数据库，可解决十亿级的向量数据，用于索引、存储和查问向量数据。
Milvus 零碎分为四个层面，采纳多种类型的执行节点（worker node），极大地加强了零碎弹性和可扩展性。除了应用多个繁多目标的节点外，Milvus 还应用分段（segment）数据以晋升索引构建的效率。Milvus 的数据分段容量为 512 MB，查问时会并行查问多个分段，以确保零碎低提早（latency）。
|Milvus 向量数据库的宏观架构
Milvus Lite 是 Milvus 的轻量级版本，领有诸多劣势，例如能够轻松将 Milvus Lite 集成到 Python 应用程序中，不须要任何其余依赖项；与 Google Colab 和 Jupyter Notebook 的集成变得更容易等，理解更多劣势参见文章《Milvus Lite 已交卷！轻量版 Milvus，主打就是一个轻便、无累赘》。
因为 Milvus Lite 和 Milvus 的工作原理雷同，且能够在本地保留所有的数据，因而，用户能够应用 Docker Compose、Helm 或Milvus Operator来启动 Milvus 实例。当然，也能够从 Jupyter Notebook 或 Python 脚本间接启动 Miluvs Lite 实例。
如何在 Jupyter Notebook 中应用向量数据库？
为疾速上手，大家能够通过 pip 在 Jupyter Notebook 中疾速装置向量数据库 Milvus Lite。
在 Jupyter Notebook 第一行中运行 ！pip install pymilvus milvus以装置 pymilvus 和 milvus。装置实现后，应用 iPython Notebook 启动并连贯至向量数据库。milvus模块提供 Milvus Lite，pymilvus 模块提供连贯到 Milvus 的 Python 接口。
接下来能够依照以下步骤操作：
- 从
milvus模块中导入default\_server。 - 从
pymilvus模块中导入connections。 - 从
pymilvus模块中导入utility。 - 应用 default\_server 中的
start()函数来启动服务器。 - 服务器启动后，咱们应用
connections模块中的connect进行连贯，传入主机localhost或127.0.0.1以及默认服务器的端口。
from milvus import default_server
from pymilvus import connections, utility
default_server.start()
connections.connect(host="127.0.0.1", port=default_server.listen_port) 连贯至 Milvus 后，应用 utility 体验向量数据库。例如，调用get_server_version() 以确保数据库已更新至最新版本。或者，应用 utility 查看 Milvus 汇合（能够将其了解为数据表）。大家还能够在新建汇合时查看新汇合的名称是否已被现有汇合应用。如果已被应用，能够通过 drop_collection 删除现有汇合或者为新汇合抉择一个新名称。
utility.get_server_version()
if utility.has_collection(COLLECTION_NAME):
utility.drop_collection(COLLECTION_NAME) 还是那句话，咱们不举荐在任何生产环境中应用 Milvus Lite，也不举荐在须要高性能、高可用性或高可扩展性时的场景下应用 Milvus Lite。相同，当大家有相似需要时，咱们更举荐 Milvus 集群或 Zilliz Cloud（提供开箱即用的向量数据库服务，6 月底行将登陆阿里云） 进行部署。
最初，本文内容 同样实用于 CoLab Notebook。详情参见 以图搜图利用 和文本语义搜寻利用。
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