实战连载基于向量数据库的长期记忆的AI2_Milvus配置与使用

Milvus的安装主要对内存要求比较高，如果你本机日常使用后，还剩余大于8G内存，可以本地安装，我本机不够内存，不建议本地安装，服务器购买2核8G，或者4核8G都行。

Milvus的本地安装教程网上有很多，我选择使用docker镜像安装。阿里、腾讯等厂家有镜像，我们基于镜像创建好数据库即可。

因为我用ucloud 服务器比较多，这里教程基于ucloud 云主机搭建。打开控制台，创建主机这里注意，不要选AMD CPU，选Intel 就好了。

等个几分钟，显示运行中，就可以登录数据库了

Milvus登录进入是没有密码的，执行命令

[root@10-10-121-239 ~]# milvus_cli

会显示



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Learn more: https://github.com/zilliztech/milvus_cli.


milvus_cli >

表示已经成功登录数据库，注意的是，这里显示并不跟redis或其他数据库一样，这里命令行进入，只是说明你进入了命令模式，并不代表你已经连接成功数据库，例如我们输入，显示集合

list collections

提示这个，我们输入connect ，即可连接数据库

milvus_cli > connect
Connect Milvus successfully.
+-------+-----------+
| Host  | 127.0.0.1 |
| Port  |   19530   |
| Alias |  default  |
+-------+-----------+

连接上，我们就可以执行 list collections。

milvus\_cli工具，看github 地址已经2年没更新了，不是很好用。例如AI给出的一些命令，基本不存在

这几个命令都不存在，大家使用的时候，尽量输入命令 --help 来看支持哪些命令

由于milvus\_cli 十分难用，这里建议使用开源可视化工具Attu

使用 docker 安装 Attu：

docker run -p 8000:3000 -e HOST_URL=http://{ attu IP }:8000 -e MILVUS_URL={milvus server IP}:19530 zilliz/attu:latest

其中， attu IP 表示运行 attu 环境的 IP 地址， milvus server IP 是运行 Milvus 环境的 IP 地址。

启动成功后的界面如下图所示，输入正确的 Milvus IP 及端口就能进入 Attu 了！

collection的创建和数据导入

create collection -c book -f book_id:INT64:book_id -f word_count:INT64:word_count -f book_intro:FLOAT_VECTOR:2 -p book_id import -c book 'https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus_cli/main/examples/user_guide/search.csv'

官方参考文档:

[https://milvus.io/docs/v2.2.x/create\_collection.md](https://milvus.io/docs/v2.2.x/create\_collection.md)

[https://milvus.io/docs/insert\_data.md](https://milvus.io/docs/insert\_data.md)

这样，我们一个Milvus 的服务器环境就已经配置好了

实战连载基于向量数据库的长期记忆的AI2_Milvus配置与使用

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