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常见问题

更新时间:
一键部署

当您使用阿里云向量检索服务Milvus版时,可以根据本文查找对应的问题场景和解决方案。

产品选型

如何评估所需的计算资源规模?

您可以使用阿里云Milvus提供的资源计算器评估所需的大致资源,在上线之前通过实际测试结果进行调整,详情请参见Milvus资源估算与配置建议

如何选择阿里云Milvus入门版和标准版?

在选择阿里云Milvus版本时,请基于您的使用场景和需求进行考量:

  • 入门版(单机版):适合于初次接触Milvus或进行测试的用户,让您能够快速体验Milvus的功能。

  • 标准版(集群版):针对生产环境设计,稳定性更高。选择标准版,您可以获得最佳的服务体验和性能保障。

在公测期间,入门版和标准版都不提供服务等级协议(SLA)的保证。

产品使用

如何配置报警规则?

阿里云Milvus实例创建成功后,您可以在阿里云Milvus控制台的监控告警页面的告警设置页签,启用“一键告警”功能,以便设置告警监控。您还可以通过单击报警规则设置跳转至云监控控制台,自定义报警规则。

如何选择索引?

索引是优化向量搜索性能的关键,不同的索引类型对查询速度、精度和资源使用有着不同的影响。以下是几种常见Milvus索引类型的简要对比及选择建议:

  • IVF_FLAT:提供了一种平衡准确率与查询速度的方案,适用于大多数场景。它通过量化操作减少了计算复杂度,相比Flat索引在查询性能上有显著提升,同时资源消耗相对较低。适合需要在查询性能与资源成本间取得平衡,且数据量较大的场景。

  • HNSW (Hierarchical Navigable Small World):基于图结构的索引,能够提供非常高的查询效率,尤其在高维数据空间中表现出色。但是,它对计算资源和内存的需求较高。适合需要获得最快的查询速度,且资源充足,特别是处理高维度数据的场景。

  • IVF_SQ8:通过量化技术加速检索过程,适合资源受限但需要较高召回率的场景。然而,与HNSW相比,其查询精度可能会有所下降。适合在资源有限且对查询召回率有较高要求的场景,特别是在大规模数据集上的应用。

  • FLAT(精确索引):提供最高的查询精度,因为它是精确匹配,但牺牲了查询速度,尤其是在大规模数据集上,性能可能不理想。适合数据量相对较小(例如千万级别),且对查询精度有严格要求,不介意较慢的查询速度的场景。

如何更改实例的配置信息?

阿里云Milvus提供了通过控制台的方式查询和修改实例的配置信息,以满足不同的业务需求,详情请参见更新实例配置

访问控制

为什么无法访问阿里云Milvus实例?

通常遇到无法访问阿里云Milvus实例时,请按以下步骤排查和解决:

  1. 网络连通性检查。

    使用命令行工具,通过以下命令检测与Milvus实例的网络连接情况,其中c-xxxx.milvus.aliyuncs.com为您实际的公网域名。

    telnet c-xxxx.milvus.aliyuncs.com 19530
    • 如果结果显示Connected to c-xxxx.milvus.aliyuncs.com,则表明网络连接正常。

    • 如果连接失败,请确认是否开启公网访问、以及您的IP地址是否已被添加至实例的公网访问白名单中。

  2. 检查Python SDK版本兼容性。

    确保网络检查无误后,在本地命令行中执行pip list,检查本地的Python SDK是否满足版本要求。如果本地的pymilvus版本低于2.0,建议您升级到更新的版本,再进行尝试。

工具使用

如何使用Python SDK访问阿里云Milvus实例?

您可以在本地通过安装PyMilvus库来连接Milvus实例,详情请参见快速实现向量检索

如何为阿里云的RAM用户(子账号)授予Milvus的权限?

需要使用阿里云账号(主账号)给RAM用户(子账号)添加AliyunMilvusFullAccess权限,详情请参见RAM用户授权

阿里云Milvus实例支持图形化管理吗?

阿里云Milvus集成了Attu,以便更加高效地管理数据库、集合(Collection)、索引(Index)和实体(Entity)等的管理,详情请参见Attu工具管理

如何访问Attu Manager管理页面?

需要开启公网访问,并将本地公网IP地址添加到白名单中,详情请参见访问Attu页面