[Milvus] Entity

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Entity는 Collection에 속한 각 데이터 행을 뜻한다. 그냥 벡터라고도 부른다.

Entity 삽입

insert 명령을 사용하면 삽입 겸 삭제를 동시에 batch로 처리할 수 있다.

### 
POST http://{{HOST}}:{{PORT}}/v2/vectordb/entities/insert
Content-Type: application/json

{
    "dbName": "test_db", 
    "collectionName": "test_collection", 
    "data": [
        {
            "id": 1, 
            "vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
        },
        {
            "id": 2, 
            "vector": [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
        }
    ]
}
###

이러면 성공 응답과 함께 id 목록이 반환된다.

내 경우에는 동적 필드를 활성화해서 언제든 추가 필드를 데이터에 집어넣을 수 있었다.
그리고, 동일한 기본키로 값을 insert하면 기존 값을 대체한다. 그러니까 update 기능도 겸하는 셈이다.

ID로 Entity 조회

ID로 특정 엔티티를 조회하고 싶다면, get API를 쓸 수 있다.

### 
POST http://{{HOST}}:{{PORT}}/v2/vectordb/entities/get
Content-Type: application/json

{
    "dbName": "test_db", 
    "collectionName": "test_collection", 
    "id": [1, 2]
}
###

간단하다.

Entity 필터 조회

milvus는 벡터 검색 외에도, Elasticsearch처럼 단순 필터에 대해서도 꽤 뛰어난 성능을 보여줄 수 있다. 인덱스를 건다는 가정 하에서 말이다.

query API를 사용하면 단순 필터에 기반한 조회를 수행할 수 있다.

### 
POST http://{{HOST}}:{{PORT}}/v2/vectordb/entities/query
Content-Type: application/json

{
    "dbName": "test_db", 
    "collectionName": "test_collection", 
    "filter": "color == 'red'"
}
###

filter라는 필드 안에다가 자기들만의 특수한 표현식을 작성해서 집어넣으면 된다.

필터 문법에 대한 상세는 별도 문서를 참조한다.
https://milvus.io/docs/boolean.md

Entity 벡터 유사도 검색

벡터 유사도 검색을 하고 싶다면 search API를 사용할 수 있다.

### 
POST http://{{HOST}}:{{PORT}}/v2/vectordb/entities/search
Content-Type: application/json

{
    "dbName": "test_db", 
    "collectionName": "test_collection", 
    "data": [
        [
            0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7
        ]
    ]
}
###

기본적인 사용법은 어렵지 않다. 그냥 벡터 값을 하나 넘겨서 돌리면 된다.

벡터 검색과 함께 필터를 조합할 수도 있다.
이것도 제 성능을 내려면 인덱스를 구성해야 한다.

참조
https://milvus.io/api-reference/restful/v2.5.x/v2/Vector%20(v2)/Search.md
https://milvus.io/docs/insert-update-delete.md