package org.dromara.langchain4j.config;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.grpc.MutationResult;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.*;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.collection.LoadCollectionParam;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.dml.SearchParam;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.response.QueryResultsWrapper;
import io.milvus.response.SearchResultsWrapper;
import java.util.*;
public class MilvusJavaDemo {
// 1. 连接Milvus服务器
private static MilvusServiceClient connectMilvus() {
String uri = "http://localhost:19530"; // Milvus服务地址
ConnectParam connectParam = ConnectParam.newBuilder()
.withUri(uri)
.build();
return new MilvusServiceClient(connectParam);
}
public static void main(String[] args) {
MilvusServiceClient client = connectMilvus();
final String COLLECTION_NAME = "book_collection";
final int VECTOR_DIM = 768; // 向量维度
try {
// 4. 加载集合到内存(搜索前必须步骤)
R<RpcStatus> loadRes = client.loadCollection(LoadCollectionParam.newBuilder()
.withCollectionName(COLLECTION_NAME)
.build());
// 5. 插入数据(增 - Create)
Random ran = new Random();
// 6. 执行向量相似性搜索(查 - Read/Query)
// 准备一个随机向量作为查询目标
List<Float> targetVector = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < VECTOR_DIM; i++) {
targetVector.add(ran.nextFloat());
}
List<List<Float>> searchVectors = Arrays.asList(targetVector);
SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
.withCollectionName(COLLECTION_NAME)
.withVectorFieldName("book_intro")
.withVectors(searchVectors)
.withTopK(2) // 返回最相似的2条结果
.withMetricType(MetricType.L2)
.withParams("{\"nprobe\":10}") // 搜索参数
.addOutField("word_count") // 指定返回的标量字段
.build();
R<SearchResults> searchRes = client.search(searchParam);
if (searchRes.getStatus() == R.Status.Success.getCode()) {
SearchResultsWrapper wrapper = new SearchResultsWrapper(searchRes.getData().getResults());
System.out.println("\n搜索完成,结果如下:");
for (QueryResultsWrapper.RowRecord results : wrapper.getRowRecords()) {
// System.out.printf("距离: %f, 数据: %s%n", results.getFieldValues(), record.getFields());
Map<String, Object> fieldValues = results.getFieldValues();
for (Map.Entry<String, Object> entry : fieldValues.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}
}
}
// 7. 删除数据(删 - Delete)
// 构建删除表达式,例如删除 word_count < 9000 的记录
// String deleteExpr = "word_count < 9000";
// DeleteParam deleteParam = DeleteParam.newBuilder()
// .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
// .withExpr(deleteExpr)
// .build();
// R<MutationResult> deleteRes = client.delete(deleteParam);
// long deleteCount = deleteRes.getData().getDeleteCnt();
// System.out.println("\n删除操作完成,删除了 " + deleteCount + " 条记录。");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 8. 可选:删除集合(清理环境)
// R<RpcStatus> dropRes = client.dropCollection(DropCollectionParam.newBuilder()
// .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
// .build());
// System.out.println("集合已删除。");
// 关闭客户端连接
client.close();
}
}
}
java调用milvus数据库
ShadowSmartMicros2025-12-20 17:30
相关推荐
三8441 小时前
redis防御加固与安全基线lhldsg1 小时前
全民健身解决方案小程序开发:从0到1的技术实战jason成都1 小时前
Spring WebFlux 适配达梦新方案|dm‑r2dbc:Netty 异步传输的实验性 R2DBC 驱动泡海椒1 小时前
内置SPI函数库详解:JQuick-Java Builtin工具类实战用法辰烨chenye1 小时前
LeetCode Hot 100 题解 · 二分篇IT大白鼠2 小时前
MySQL 分布式集群系列 · 第四篇——实操部署指南:从零搭建生产级 MySQL NDB 集群IT大白鼠2 小时前
MySQL 分布式集群系列 · 第三篇——核心原理精讲:NDB 自动分片、多主写入与数据同步小羊没烦恼!2 小时前
Hello Web API系列教程——Web API与国际化Elastic 中国社区官方博客2 小时前
教程:使用 ES|QL 进行威胁狩猎