ベクトル検索(Milvus)を使ってみよう!

Milvusは、大規模な高次元ベクトルデータを格納・管理するために設計されたオープンソースのベクトルデータベースであり、Zillizという企業によって開発されました。Milvusは、画像や音声のエンベッディング、自然言語処理（NLP）ベクトル、その他の高次元データなど、大規模なベクトルデータを処理・クエリするために最適化されています。

Milvusは、広範なベクトル類似度メトリックをサポートし、類似度検索を加速するためのさまざまなインデックス技術を提供します。また、データのインポート・エクスポート、データのバックアップとリカバリ、データのバージョニングなどのデータ管理機能を備えています。

TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの人気のある機械学習フレームワークと簡単に統合できるため、AI開発者やデータサイエンティストが簡単に大規模なベクトルデータを格納・管理・検索できるようにする効率的で柔軟なベクトルデータベースです。

今回は、MilvusのスタンドアローンをDocker上に構築し、Docker上のMilvusに対して自PCからアクセスするように致します。

まずは、DockerにMilvusを掲載する方法は以下を参考にしております。

Install Milvus Standalone with Docker Compose

まずは、Dockerを立ち上げます。

次に、python仮想環境を作成します。

python -m venv venv
venv\Scritpts\Activate

次に、以下コマンドでdocker-compose.ymlをダウンロードします。

curl -o docker-compose.yml https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.2.6/milvus-standalone-docker-compose.yml

次に、docker-compose.ymlと同一ディレクトリで下記を実行します。

docker-compose up -d

次に、立ち上がったコンテナを確認します。

docker-compose ps

次にMilvusのサンプルコードを実行します。

下記を参考にしております。

Run Milvus using Python

以下を実行します。

curl -o hello_milvus.py https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/v2.2.7/examples/hello_milvus.py
python3 hello_milvus.py