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解决Windows控制台中文乱码问题 if sys.platform win32: # 设置标准输出编码为UTF-8 if hasattr(sys.stdout, reconfigure): sys.stdout.reconfigure(encodingutf-8) if hasattr(sys.stderr, reconfigure): sys.stderr.reconfigure(encodingutf-8) # 设置环境变量 os.environ[PYTHONIOENCODING] utf-83.创建连接host xxx port 19530 database_name test_db_01 collection_name test_collection_01 # 连接到Milvus print(f正在连接到 Milvus {host}:{port}...) connections.connect( aliasdefault, hosthost, portport ) print(连接成功\n)4.列举所有数据库databases db.list_database()5.创建数据库db.create_database(database_name)6.创建Collectiondb.using_database(database_name) # 定义Collection Schema print(f正在创建Collection {collection_name}...) # 定义字段 fields [ FieldSchema(nameid, dtypeDataType.INT64, is_primaryTrue, auto_idFalse), FieldSchema(namevector, dtypeDataType.FLOAT_VECTOR, dim64), FieldSchema(namea, dtypeDataType.INT64), FieldSchema(nameb, dtypeDataType.FLOAT) ] # 创建Schema schema CollectionSchema( fieldsfields, description测试Collection包含64维向量和标量字段a、b ) # 检查Collection是否存在如果存在则删除 if utility.has_collection(collection_name): print(fCollection {collection_name} 已存在正在删除...) utility.drop_collection(collection_name) # 创建Collection collection Collection( namecollection_name, schemaschema )7.插入数据# 生成随机数据并插入 print(正在生成随机数据并插入...) data_id random.randint(1, 1000000) data_vector np.random.random((1, 64)).tolist()[0] # 64维随机向量 data_a random.randint(1, 100) data_b random.uniform(0.0, 100.0) data [ [data_id], [data_vector], [data_a], [data_b] ] print(f插入数据:) print(f id: {data_id}) print(f vector: {data_vector[:5]}... (显示前5维)) print(f a: {data_a}) print(f b: {data_b:.2f}) collection.insert(data) print(数据插入成功\n)8.创建索引print(正在为向量字段创建索引...) index_params { metric_type: L2, index_type: IVF_FLAT, params: {nlist: 128} } collection.create_index( field_namevector, index_paramsindex_params ) print(索引创建成功\n)9.检索数据# 加载Collection到内存 print(正在加载Collection到内存...) collection.load() print(加载成功\n) # 进行查询 print(正在查询数据...) # 使用向量搜索 search_vector [data_vector] # 使用插入的向量进行搜索 search_params { metric_type: L2, params: {nprobe: 10} } results collection.search( datasearch_vector, anns_fieldvector, paramsearch_params, limit10, output_fields[id, a, b] ) print(查询结果:) for hits in results: for hit in hits: print(f id: {hit.id}, 距离: {hit.distance:.4f}, a: {hit.entity.get(a)}, b: {hit.entity.get(b):.2f}) # 也可以使用表达式查询 print(\n使用表达式查询:) query_result collection.query( exprfid {data_id}, output_fields[id, a, b, vector] ) for result in query_result: print(f id: {result[id]}) print(f a: {result[a]}) print(f b: {result[b]:.2f}) print(f vector: {result[vector][:5]}... (显示前5维))