springboot集成milvus

### Spring Boot集成Milvus的配置教程与示例代码 在Spring Boot项目中集成Milvus，可以通过配置文件和自定义配置类来实现对Milvus数据库的操作。以下是详细的配置教程及示例代码。 #### 1. 添加依赖 首先，在`pom.xml`文件中添加Milvus客户端的依赖： ```xml <dependency> <groupId>io.milvus</groupId> <artifactId>pymilvus</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency> ``` 注意：如果使用的是Java环境，确保选择正确的Java SDK版本[^3]。 #### 2. 配置文件设置 在`application.yml`或`application.properties`文件中添加Milvus的连接配置： ```yaml milvus: host: localhost port: 19530 collection-name: my_collection vector-dimension: 128 ``` 上述配置指定了Milvus的服务地址、端口、集合名称以及向量维度等信息[^3]。 #### 3. 创建配置类 创建一个配置类`MilvusConfig.java`，用于加载配置并初始化Milvus客户端： ```java package com.example.milvusdemo.config; import io.milvus.client.MilvusClient; import io.milvus.client.MilvusServiceClient; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class MilvusConfig { @Value("${milvus.host}") private String milvusHost; @Value("${milvus.port}") private int milvusPort; @Bean public MilvusClient milvusClient() { return new MilvusServiceClient(milvusHost, milvusPort); } } ``` 此配置类通过`@Value`注解读取`application.yml`中的Milvus配置，并创建`MilvusClient`实例[^3]。 #### 4. 示例代码：插入数据到Milvus 以下是一个简单的示例，展示如何将向量数据插入到Milvus集合中： ```java package com.example.milvusdemo.service; import io.milvus.client.*; import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam; import io.milvus.param.collection.FieldType; import io.milvus.param.dml.InsertParam; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Service public class MilvusService { @Autowired private MilvusClient milvusClient; public void createCollection(String collectionName, int vectorDimension) throws Exception { List<FieldType<?>> fields = new ArrayList<>(); fields.add(FieldTypePrimaryKey.builder().name("id").dataType(FieldType.DataType.INT64).autoID(true).build()); fields.add(FieldTypeVector.builder().name("vector").dataType(FieldType.DataType.FLOAT_VECTOR).dimension(vectorDimension).build()); CreateCollectionParam param = CreateCollectionParam.create() .withCollectionName(collectionName) .withFields(fields); R<RpcStatus> response = milvusClient.createCollection(param); if (response.getStatus() != R.Status.Success.getCode()) { throw new Exception("Failed to create collection: " + response.getMessage()); } } public void insertData(String collectionName, List<List<Float>> vectors) throws Exception { InsertParam insertParam = InsertParam.create() .withCollectionName(collectionName) .withVectors(vectors); R<MutationResult> response = milvusClient.insert(insertParam); if (response.getStatus() != R.Status.Success.getCode()) { throw new Exception("Failed to insert data: " + response.getMessage()); } } } ``` 上述代码实现了两个功能：创建集合和插入向量数据。通过`MilvusClient`对象调用相关方法完成操作[^3]。 #### 5. 启动类 确保Spring Boot应用程序的主类已正确配置，例如： ```java package com.example.milvusdemo; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class MilvusDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MilvusDemoApplication.class, args); } } ``` #### 注意事项 - 确保Milvus服务已启动并运行正常。 - 根据实际需求调整配置文件中的参数。 - 如果需要支持AI模型集成，可以结合Spring AI的功能简化开发流程[^2]。 ---